Metodologia biomecânica baseada em processamento de imagens: aplicações no esporte

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1 Metodologia biomecânica baseada em processamento de imagens: aplicações no esporte Laboratório rio de Biomecânica e Instrumentação - LABIN Faculdade de Ciências Aplicadas Universidade Estadual de Campinas Prof. Dr. Milton Shoiti Misuta

2 Laboratório de Instrumentação para Biomecânica LIB Faculdade de Educação Física - Unicamp Prof. Dr. Euclydes Custódio de Lima Filho Médico, matemático, estaticista... brilhante atuação acadêmica, deixou marcas importantes em várias instituições de ensino superior e percutiu em tantos projetos científicos de colegas docentes, investigadores fora da universidade, alunos de pós-graduação e alunos de graduação.... sua jornada iniciou-se em Ribeirão Preto, passando por São Paulo, São Carlos, Rio de Janeiro e Campinas.... na Unicamp, foi docente do Instituto de Matemática e Estatística e da Faculdade de Educação Física e atuou em pesquisa junto ao Instituto de Biologia e da Faculdade de Ciências Médicas.

3 Mecânica Aplicada Corpos Rígidos Corpos Não-Rígidos Mecânica Dos Fluidos Estática Elasticidade Líquidos Dinâmica Plasticidade Gases Cinemática Viscoelasticidade Cinética Adaptado de Ozkaya e Nordin, 1999

4 Áreas para complexa análise biomecânica do movimento humano. (BAUMANN, 1995) Cinemetria Dinamometria Antropometria EMG Posição e orientação dos Segmentos corporais Forças externas e Distribuição de pressão Parâmetros para o Modelo corporal Atividade muscular Modelo Modelo Forças de gravitação Energia mecânica Inércia Momentos líquidos e Forças internas

5 - Multidisciplinaridade - Diversas áreas do conhecimento Computação Eletrônica Biologia Física Ciências do Esporte/ Educação Física

6 - Interdisciplinaridade - Interface entre as diversas áreas do conhecimento Computação Eletrônica Biologia Física Ciências do Esporte/ Educação Física

7 Metodologia Biomecânica Desenvolvimento de métodos m e instrumentação, medição e processamento de dados, modelagem e simulação computacional e otimização. Distribuição de pressão plantar Desenvolvimentos de métodos e instrumentação

8 Produção de Conhecimento Fenômeno Problema Identificação das Variáveis Aquisição Análise Estado da arte Modelos Métodos de aquisição Métodos de análise Estatística

9 Produção de Conhecimento Esportes coletivos Futebol Esportes Individuais TaeKwondo Tempo de jogo Reconhecimento automático do tempo do placar eletrônico

10 Produção de Conhecimento Linha de Pesquisa: Futebol Problema Identificação das Variáveis Aquisição Análise Estado da arte Modelos Método de rastreamento automático Métodos de análise Estatística

11 Problema Conhecer aspectos físicos de desempenho de cada atleta (volume e intensidade) Conhecer aspectos táticos relativos ao atleta e à equipe

12 Identificação das Variáveis Distância percorrida Velocidade

13 Posição/Velocidade Módulo da velocidade: derivação a partir dos dados suavizados da trajetória: r v(q) = 2 ( x x ) + ( y y ) q + 1 q 1 q + 1 (q + 1) (q 1) q 1 2 ( ) Descrição da posição p i x, y de um r jogador e o vetor associado pi a este ponto no quadro i. em que x e y são as coordenadas do vetor da trajetória do jogador; q: (1,.., número total de quadros 1).

14 Modelo de Representação do Jogador sistema de coordenadas sistema de coordenadas associado ao campo descrição do movimento do jogador (no plano) Calibração DLT (Direct Linear Transformation) propostos por Abdel-Aziz e Karara (1971) Modelo de representação do jogador: modelo de ponto material descrição da posição do jogador: a partir da localização de um único ponto considera-se a projeção do movimento sobre um plano

15 Aquisição Y X 4 câmeras de vídeo digitais formato da seqüência de imagens: AVI (Audio Video Interleaved) resolução de 480 linhas por 720 colunas (entrelaçadas)

16 Processo de Aquisição: Imagem do campo

17 Sistema Dvideo Medição: Segmentação Janela da interface do Sistema Dvideo Obtenção de regiões que representam os jogadores Extração do campo Imagem do campo

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19 Sistema Dvideo Medição: Rastreamento (1) Sequência de imagens - quadros (2) Separação dos blobs (3) Identificação dos jogadores por time (4) Construção do grafo

20 Percentual de rastreamento automático: 93.4% Tracking soccer players aiming their kinematical motion analysis Pascual J. Figueroa, Neucimar J. Leite, Ricardo M.L. Barros. Computer Vision and Image Understanding 101 (2006)

21 Exemplo da Movimentação Realizada por Dois Jogadores Lat. Esquerdo: 5.694,7 m Lat. Direito: 5.203,6 m Ataque Defesa

22 Distância Percorrida

23 Exemplo de Uma Curva de Velocidades Curva de velocidades de um jogador de meio de campo(2) do time A no 1o. tempo. Curva de velocidades apresentada no intervalo de 8,5 a 10,5 minutos do 1o. tempo

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25 Distribuição de Velocidades Tempo de permanência em cada faixa de velocidades dos jogadores (time A e B) durante todo o jogo

26 Produção de Conhecimento Linha de Pesquisa: Taekwondo Problema Identificação das Variáveis Aquisição Análise Modelos Estado da arte Método de rastreamento automático Métodos de análise Estatística

27 Sistema Dvideo: Aquisição Sistema de referência / eixos anatômicos x: direção do eixo látero/lateral y: direção do eixo vertical z: direção do eixo antero/posterior

28 Sistema Dvideo: Aquisição Configuração ão: calibração não-linear (Silvatti et al., 2010) 6 cameras Basler(120Hz) (gen( gen-locked) Sistema DVideo (Figueroa et al., 2006) Filtro digital Butterworth (4th ordem) - 6 Hz

29 Modelo de Representação Modelo de representação ão: 10 segmentos: cabeça, tronco, braço, antebraço, coxa, perna (Zatsiorsky et al.,1990) Um grau de liberdade

30 Protocolo: chute Aquecimento: (20 min) Alvo/referência voluntário parado no local pré-estabelecido Início do chute: em movimentação de preparação do chute Sequência dos chutes chutes sem pausa: 5 chutes 8 tipos: Bandau, dolyo, Antchagui, Baratchagui, Neryotchagui, Tuitchagui, Torguetchagui, Mondolyotchagui

31 Protocolo Bandau Chute semicircular médio Variações: Perna Frente Direita / Esquerda Perna Atrás Direita / Esquerda

32 Sistema Dvideo Medição: segmentação Sequência de imagens quadros (1,.. n: n = total de quadros) a) Nível de cinza b) dilatação c) contorno

33 Sistema Dvideo Medição: rastreamento A flexible software for tracking of markers used in human motion analysis. Pascual J. Figueroa, Neucimar J. Leite, Ricardo M.L. Barros. Computer Methods and Programs in Biomedicine 72 (2003) 155/165

34 Determinação da Fase do Chute Determinação: Início chute Determinação da altura máxima do chute Fim chute ponto de mínimo regional

35 Resultados Bandau Perna Frente Direita: vermelho Esquerda: azul

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37 Produção de Conhecimento Linha de Pesquisa: Reconhecimento do tempo no placar eletrônico Problema Identificação das Variáveis Aquisição Análise Modelos Estado da arte Método de reconhecimento automático Métodos de análise Estatística

38 Aquisição Filmagem: 4 câmeras (quadra) 1 câmera (placar) Frequência de amostragem: 7.5 Hz Sistema Dvideo: medição, calibração, reconstrução 2D Filtro: filtro digital Butterworth 4ª. Ordem; 0,4 Hz cutoff frequence (Matlab) Dados cinemáticos: jogadores e árbitros

39 Reconhecimento do tempo RGB->N. Cinza Passa-alta Dilatação [A] Correlação Modelo [O]

40 Reconhecimento do tempo RGB->N. Cinza Passa-alta Dilatação [A] Correlação Modelo [O] 0,4235 0,1841 0,9788 0,6699 0,1428 0,2924 0,2584 0,3129 0,6295 0, Reconheciment o

41 Percentual de acerto: 98,81% Tempo de processamento: 1,35 segundos por quadro (2,26Ghz Intel Core 2 Duo).

42 Trajetória de um árbitro(a1) e de um jogador(j5) durante o 1º. quarto de jogo. Vermelho: bola morta. Azul: bola viva. A1 J5 905,55 m 723,28 m 182,43 m 1159,29 m 1007,96 m 151,52 m Distância percorrida durante o primeiro quarto de jogo.

43 Curva de distância percorrida acumulada (m) durante o 1 quarto de jogo. Vermelho: bola morta. Azul: bola viva. A1 A2 A3 J1 905,55m 1025,80m 1184,71m 1359,56m 1201,78m 1355,89m 1516,02m 1159,29m J2 J3 J4 J5

44 Obrigado!!!!!!