論文の概要: A Single RGB Camera Based Gait Analysis with a Mobile Tele-Robot for Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04700v4
• Date: Sun, 15 Mar 2020 03:27:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 02:13:42.553430
• Title: A Single RGB Camera Based Gait Analysis with a Mobile Tele-Robot for Healthcare
• Title（参考訳）: 医療用モバイルテレロボットを用いた1台のRGBカメラによる歩行分析
• Authors: Ziyang Wang
• Abstract要約: この研究は、関節矯正や下肢や脊椎の問題評価に広く採用されている歩行の分析に焦点を当てている。 ハードウェア側では,移動ロボットに搭載された低コストのRGBカメラを用いたマーカーレス歩行解析装置を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.992387025633805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing awareness of high-quality life, there is a growing need for health monitoring devices running robust algorithms in home environment. Health monitoring technologies enable real-time analysis of users' health status, offering long-term healthcare support and reducing hospitalization time. The purpose of this work is twofold, the software focuses on the analysis of gait, which is widely adopted for joint correction and assessing any lower limb or spinal problem. On the hardware side, we design a novel marker-less gait analysis device using a low-cost RGB camera mounted on a mobile tele-robot. As gait analysis with a single camera is much more challenging compared to previous works utilizing multi-cameras, a RGB-D camera or wearable sensors, we propose using vision-based human pose estimation approaches. More specifically, based on the output of two state-of-the-art human pose estimation models (Openpose and VNect), we devise measurements for four bespoke gait parameters: inversion/eversion, dorsiflexion/plantarflexion, ankle and foot progression angles. We thereby classify walking patterns into normal, supination, pronation and limp. We also illustrate how to run the purposed machine learning models in low-resource environments such as a single entry-level CPU. Experiments show that our single RGB camera method achieves competitive performance compared to state-of-the-art methods based on depth cameras or multi-camera motion capture system, at smaller hardware costs.
• Abstract（参考訳）: 高品質な生活に対する意識が高まるにつれ、ホーム環境で堅牢なアルゴリズムを実行する健康モニタリングデバイスの必要性が高まっている。 健康モニタリング技術は、ユーザーの健康状態のリアルタイム分析を可能にし、長期医療支援と入院時間を短縮する。 この研究の目的は2つであり、ソフトウェアは歩行の分析に重点を置いており、関節矯正や下肢や脊椎の問題の評価に広く採用されている。 ハードウェア側では,移動ロボットに搭載された低コストのRGBカメラを用いたマーカーレス歩行解析装置を設計する。 従来のマルチカメラやrgb-dカメラ、ウェアラブルセンサーなどに比べ、単一カメラでの歩行分析ははるかに難しいため、視覚に基づく人間のポーズ推定手法を提案する。 具体的には,2つの最先端人のポーズ推定モデル(OpenposeとVNect)の出力に基づいて,倒立・倒立・背屈・足関節屈曲・足首・足底進行角の4つの歩行パラメータの測定を行った。 これにより、歩行パターンを正常、supination、pronation、limpに分類する。 また,単一エントリレベルcpuなどの低リソース環境において,汎用機械学習モデルを動作させる方法についても述べる。 実験の結果,単一のrgbカメラは,ハードウェアコストが小さく,奥行きカメラやマルチカメラモーションキャプチャシステムに基づく最先端の手法と比較して,性能に優れることがわかった。

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