Eine mobile Anwendung zur Analyse der Lauftechnik auf der Grundlage der Pose-Schätz-Technik

Bewegungserfassungssysteme wurden traditionell zur Bewegungsanalyse verwendet. In den letzten Jahren hat die Technik des maschinellen Lernens jedoch große Fortschritte in der Schätzung menschlicher Posen in zweidimensionalen Bildern gemacht. Ziel dieser Studie ist die Entwicklung einer mobilen Anwendung zur Bewertung der Lauftechnik unter Verwendung von tiefem Lernen in zweidimensionalen Bildern. Wir führten ein biomechanisches Experiment durch, um die Genauigkeit der Anwendung im Vergleich zu einem Bewegungserfassungssystem zu untersuchen. Es zeigte eine ausgezeichnete Konsistenz zwischen den Daten. Darüber hinaus sammelten wir Daten zur Lauftechnik von 642 Läufern und entwickelten Bewertungsstandards der Lauftechnik in sechs Metriken. Somit könnte die Anwendung der Pose-Schätz-Technik in Kombination mit den Bewertungsstandards ein einfaches und nützliches Werkzeug zur Analyse der Lauftechnik sein.