Перспективи діагностики рухових розладів за допомогою методів комп’ютерного зору на базі мобільного пристрою

Abstract

У науковій роботі було досліджено безмаркерні технології відеоаналізу засновані на аналізі взаємного розташування неоднорідних частин зображень об’єкта на послідовних кадрах. Сучасні системи відеозахоплення руху є вже готовими кластерами точок у вигляді пластинок із розміщеними на них чотирма маркерами для довгих сегментів кінцівок, «шапочки» з маркерами для голови і т. ін. Було вивчено основні моделі, що використовуються у мобільних пристроях для оцінки рухів верхніх кінцівок та біомеханіки переміщення суглобів у реальному часі, а саме PoseNet, MoveNet Thunder, MoveNet Lightning, а також BlazePose у версіях Light, Full та Heavy. Моделі були оцінені за такими ключовими характеристиками, як швидкість роботи, вплив на пристрій та підтримка апаратного прискорення.The research work investigated markerless video analysis technologies based on the analysis of the relative position of heterogeneous parts of object images in successive frames. Modern video motion capture systems are ready-made clusters of points in the form of plates with four markers for long limb segments, a ‘cap’ with markers for the head, etc. The main models used in mobile devices to estimate the movements of the upper limbs and the biomechanics of joint movement in real time were studied, namely PoseNet, MoveNet Thunder, MoveNet Lightning, and BlazePose in Light, Full, and Heavy versions. The models were evaluated for key characteristics such as speed, device impact, and support for hardware acceleration.