스마트미디어저널 (Smart Media Journal)

  • 제13권4호
  • /
  • Pages.16-22
  • /
  • 2024
  • /
  • 2287-1322(pISSN)
  • /
  • 2288-9671(eISSN)
한국스마트미디어학회 (THE KOREAN INSTITUTE OF SMART MEDIA)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

RGB 이미지 기반 인간 동작 추정을 통한 투구 동작 분석

Analysis of Pitching Motions by Human Pose Estimation Based on RGB Images

  • 우영주 (전남대학교 인공지능융합학과) ;
  • 주지용 (전남대학교 체육학과 ) ;
  • 김영관 (전남대학교 체육학과) ;
  • 정희용 (전남대학교 인공지능융합학과 )
  • 투고 : 2023.12.18
  • 심사 : 2024.02.19
  • 발행 : 2024.04.30
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

투구는 야구의 시작이라 할 만큼 야구에서 주요한 부분을 차지한다. 투구 동작의 정확한 분석은 경기력 향상과 부상 예방 측면에서 매우 중요하다. 올바른 투구 동작을 분석할 때, 현재 주로 사용되는 모션캡처는 환경적으로 치명적인 단점들이 몇 가지 존재한다. 본 논문에서 우리는 이러한 단점들이 존재하는 모션캡처를 대체하기 위하여 RGB 기반의 Human Pose Estimation(HPE) 모델을 활용한 투구 동작의 분석을 제안하며 이에 대한 신뢰도를 검증하기 위해 모션캡처 데이터와 HPE 데이터의 관절 좌표를 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘의 비교를 통해 두 데이터의 유사도를 검증하였다.

Pitching is a major part of baseball, so much so that it can be said to be the beginning of baseball. Analysis of accurate pitching motions is very important in terms of performance improvement and injury prevention. When analyzing the correct pitching motion, the currently used motion capture method has several critical environmental drawbacks. In this paper, we propose analysis of pitching motion using the RGB-based Human Pose Estimation (HPE) model to replace motion capture, which has these shortcomings, and use motion capture data and HPE data to verify its reliability. The similarity of the two data was verified by comparing joint coordinates using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm.

키워드

과제정보

이 논문은 2022년도 전남대학교 학술연구비(학제간 및 캠퍼스간)의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2022-0178).

참고문헌

  1. 문은실, "야구 교과서", 보누스, 335, 2009년 
  2. 김지태, 이상섭, 류현승, "견관절 정적 스트레칭이 고등학교 투수의 피칭속도, 유연성, 근골격계 통증 및 신경근 피로에 미치는 영향," 운동학 학술지, 제16권, 제1호, 63-73쪽, 2014년 
  3. 남종철, 김상수, 이동호, "한국 프로야구투수들의 부상 발생원인 및 분류에 관한 연구," 대한물리치료학회지, 제14권, 제4호, 172-182쪽, 2022년 
  4. Chalmers, P. N., Wimmer, M. A., Verma, N. N., Cole, B. J., Romeo, A. A., Cvetanovich, G. L., & Pearl, M. L. (2017), "The relationship between pitching mechanics and injury: a review of current concepts," Sports Health, vol. 9, no. 3, pp. 216-221, 2017. 
  5. 조근식, 조영준, 최인식, 송치연, 염성환, 장웅기, 박희원, 김현욱, 하석진, 김병희, 박용재 "OpenCV와 모션 캡처를 이용한 어깨관절 가동범위 측정 신뢰도 검증," 한국정밀공학회지, 제40권, 제7호, 511-518쪽, 2023년 
  6. Cao, Zhe, et al, "Realtime multi-person 2d pose estimation using part affinity fields," Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 2017. 
  7. Pavllo, D., Feichtenhofer, C., Grangier, D., & Auli, M. (2019), "3d human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training," In Proceedings of the IEEE/CVF conference on computer vision and pattern recognition, pp. 7753-7762. 
  8. Bazarevsky, V., Grishchenko, I., Raveendran, K., Zhu, T., Zhang, F., & Grundmann, M. (2020). Blazepose: On-device real-time body pose tracking. arXiv preprint arXiv:2006.10204. 
  9. Pearson, R. K., Neuvo, Y., Astola, J., & Gabbouj, M. (2016), "Generalized hampel filters," EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, pp. 1-18, 2016. 
  10. Schafer, R. W. (2011), "What is a Savitzky-Golay filter?[lecture notes]," IEEE Signal processing magazine, vol. 28, no. 4, pp. 111-117. 
  11. Abbasi, D. n.d. Phases of Throwing - Shoulder & Elbow - Orthobullets. https://www.orthobullets.com/shoulder-and-elbow/3039/phases-of-throwing. (accessed Nov., 8, 2023). 
  12. Muller, M. (2007), "Dynamic time warping," Information retrieval for music and motion, pp. 69-84.