Quantifying Jump Height Using Markerless Motion Capture with a Single Smartphone

要約

目標: カウンタームーブメント ジャンプ (CMJ) は、下半身の爆発力を測定するためによく使用されます。
この研究では、1 台のスマートフォンを使用したマーカーレス モーション キャプチャ (MMC) が両側および片側の CMJ ジャンプ高さをどの程度正確に測定できるかを評価します。
方法：まず、16人の健康な成人（平均年齢：30.87$\pm$7.24歳、平均BMI：23.14$\pm$2.55 $kg/m^2$）を対象に、フォースプレート上で両側CMJと片側CMJをそれぞれ3回ずつ同時に実施した。
光学式モーション キャプチャ (OMC) と 1 台のスマートフォン カメラを使用してキャプチャされました。
次に、OpenPoseを使用してスマートフォン動画に対してMMCを実行しました。
次に、グラウンドトゥルースとしてフォースプレートとOMCを使用して、ジャンプ高さを定量化する際のMMCを評価しました。
結果: MMC は、手動セグメンテーションやカメラ キャリブレーションを行わずに、ICC 0.84 ～ 0.99 でジャンプの高さを定量化します。
結論: 私たちの結果は、マーカーレス モーション キャプチャに 1 台のスマートフォンを使用することが有望であることを示唆しています。
索引用語 – カウンターモーション ジャンプ、マーカーレス モーション キャプチャ、光学式モーション キャプチャ、ジャンプの高さ。
影響ステートメント – カウンタームーブメントのジャンプ高さは、カメラのキャリブレーションや手動セグメンテーションを必要としない簡単なセットアップで、1 台のスマートフォンでマーカーレス モーション キャプチャを使用して正確に定量化できます。

要約(オリジナル)

Goal: The countermovement jump (CMJ) is commonly used to measure lower-body explosive power. This study evaluates how accurately markerless motion capture (MMC) with a single smartphone can measure bilateral and unilateral CMJ jump height. Methods: First, three repetitions each of bilateral and unilateral CMJ were performed by sixteen healthy adults (mean age: 30.87$\pm$7.24 years; mean BMI: 23.14$\pm$2.55 $kg/m^2$) on force plates and simultaneously captured using optical motion capture (OMC) and one smartphone camera. Next, MMC was performed on the smartphone videos using OpenPose. Then, we evaluated MMC in quantifying jump height using the force plate and OMC as ground truths. Results: MMC quantifies jump heights with ICC between 0.84 and 0.99 without manual segmentation and camera calibration. Conclusions: Our results suggest that using a single smartphone for markerless motion capture is promising. Index Terms – Countermovement jump, Markerless motion capture, Optical motion capture, Jump height. Impact Statement – Countermovement jump height can be accurately quantified using markerless motion capture with a single smartphone, with a simple setup that requires neither camera calibration nor manual segmentation.

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