実際の陸上競技におけるOpenPoseマーカーレス運動解析の実現可能性

本研究では、実際の競技環境で200 Hzで収集された2台のカメラによる映像に対するOpenPoseの性能を、SIMIモーションで手動分析されたデータと比較することで検証しました。2017年世界陸上競技選手権の男子跳躍決勝戦での同じ離陸記録を、マーカーレスアプローチと手動アプローチの両方で使用し、各カメラの2D座標から3D座標を再構築しました。ジャンプの最終ステップおよび離陸フェーズ中の関節角度と質量中心（COM）変数を決定しました。関節角度波形の重回帰係数（CMD）は、アスリート間で大きな変動を示し、膝の角度値は通常、股関節（離陸脚：0.388 ± 0.193；スイング脚：0.370 ± 0.227）や足首の角度（離陸脚：0.247 ± 0.172；スイング脚：0.155 ± 0.228）よりも高く（離陸脚：0.727 ± 0.242；スイング脚：0.729 ± 0.190）なっていました。COMデータもまた、アスリートとパラメーター間でかなりの変動を示し、位置（0.600 ± 0.322）および投影角（0.658 ± 0.273）波形は一般的にCOM速度（0.217 ± 0.241）よりも良い一致を示しました。離散データの一致は一般的に悪く、離陸時の関節運動学およびCOMパラメーターに高いランダムエラーがあり、変数全体の平均ICCは0.17でした。悪い一致統計とポーズ推定によって得られた非現実的な値の範囲は、OpenPoseが長跳びなどの競技中のパフォーマンス分析には適さないことを強調しており、これは手動分析が高い精度と信頼性で実現しているものです。