Many postural analysis techniques are developed to reduce the risk of musculoskeletal
problems recently. Methods such as Rapid Entire Body Assessment (REBA) are
capable of analyzing the static or awkward positions, but the selection of these postures
is subjective. To make an objective postural analysis, devices such as Electro Magnetic
Trackers (EMTs) can be used continuously during the job task, but utilizing such
devices is costly. Other methods such as Red, Green, Blue, and Depth (RGB-D)
cameras and Microsoft Kinect have also been used in multiple studies to continuously
track human posture. However, the mentioned methods are only capable of
representing a single joint angle for body segments. Therefore, in this study a cost
effective marker-based video processing algorithm is developed for measuring 3
Dimensional (3D) information regarding both the location and the orientation of
human posture. The checkerboard pattern is selected as the markers to be detected in
the video frame and relevant 3D location and orientation are calculated based on the
Perspective n Point (PnP) approach. This study also investigates the precision of the
measurements. Thus, an experiment was designed to capture markers in different
known locations and orientations. Moreover, to validate the method of measurement,
the second experiment is designed to compare the outcome of the proposed algorithm
with the outcome of EMTs provided in another study. According to the result of the
first experiment, overall, the algorithm was capable of measuring the 3D location and
orientation of the markers with precision of 2.88 mm and 1.34° on average,
respectively. Furthermore, the precision of the algorithm is found to be significantly
affected by the marker pattern (p < 0.001). The higher the number of rows and columns
showed a more precise measurement. The result achieved from the second experiment
shows no significant difference between the measured value of the algorithm and
EMTs (p = 0.880). Although some of the limitations of the proposed algorithm such
as undetectable checkerboards at extreme angles relative to the camera, and limited
field of view of the camera, promising results are achieved with a low cost of
implementation.
ÖZ:
Günümüzde diye başlayabilirisin kas-iskelet sistemi sorunları riskini azaltmak için
birçok postural değrlendirme yöntemleri geliştirilmiştir. Hızlı Tüm Vücut
Değerlendirmesi (HTVD) gibi yöntemler, en sabit veya farklı pozisyonları analiz etme
yeteneğine sahiptir, ancak bu duruşların seçimi özneldir. Objektif bir duruş analizi
yapmak için Elektro Manyetik İzleyiciler (EMTr) gibi cihazlar iş görevi sırasında
sıklıkla kullanılabilir, ancak bu tür cihazları kullanmak maliyetlidir. Kırmızı, Yeşil,
Mavi ve Derinlik (RGB-D) kameraları ve Microsoft Kinect gibi diğer yöntemler de
insan de insan postur analizi için birçok çalışmada kullanılmıştır. Bununla birlikte,
bahsedilen yöntemler, vücut bölümleri için yalnızca tek bir eklem açısını temsil etme
yeteneğine sahiptir. Bu nedenle, bu çalışmada, insan duruşunun hem konumu hem de
yönelimi ile ilgili 3 Boyutlu (3B) bilgileri ölçmek için uygun maliyetli işaret tabanlı
bir video işleme algoritması geliştirildi. Video karesinde algılanacak işaretçi olarak
dama tahtası deseni seçilmiş ve perspektif n nokta yaklaşımına göre ilgili 3B konum
ve yönlendirme hesaplandı. Bu çalışma aynı zamanda ölçümlerin kesinliğini de
araştırmaktadır. Bu nedenle, bilinen farklı konumlarda ve yönlerde işaretleyicileri
yakalamak için bir deney tasarlandı. Ayrıca, ölçüm yöntemini doğrulamak için ikinci
deney, önerilen algoritmanın sonucunu başka bir çalışmada sağlanan EMT'lerin
sonucuyla karşılaştırmak için tasarlanmıştır. İlk deneyin sonucuna göre, genel olarak,
algoritma işaretçilerin 3B konumunu 2,88 mm hassasiyetle ve işaretçilerin 3B
yönelimini ortalama 1,34° hassasiyetle ölçüldü. Ayrıca, algoritmanın kesinliğinin,
işaretleyici deseninden önemli ölçüde etkilendiği bulundu (p < 0,001). Satır ve sütun
sayısı ne kadar yüksek olursa, daha hassas bir ölçüm göstermiştir. İkinci deneyden elde
edilen sonuç, algoritmanın ölçülen değeri ile EMT'ler arasında önemli bir fark
göstermemektedir (p = 0.880). Önerilen algoritmanın kameraya göre aşırı açılarda
algılanamayan dama tahtası ve kameranın sınırlı görüş alanı gibi bazı sınırlamalarına
rağmen, düşük bir uygulama maliyeti ile umut verici sonuçlar elde edilmektedir.
