Detección y seguimiento de nadadores en ambientes hidrodinámicos mediante absorbancia de la luz usando el modelo de color HSV y la descomposición de matrices de bajo rango

• C. E. Reyes-Sierra ^[1] ; C. V. Correa ^[1] ; H. Arguello-Fuentes ^[1]
  1. [1] Universidad Industrial de Santander, Colombia
• Localización: Scientia et Technica, ISSN 0122-1701, Vol. 24, Nº. 3, 2019, págs. 455-463
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Detection and tracking of swimmers in hydrodynamic environments by light absorbance using the HSV color model and low-range matrix decomposition
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• Resumen
  • español

    La biomecánica es la ciencia que estudia la relación entre las fuerzas y los movimientos del cuerpo humano con el objetivo de realizar análisis cinemáticos. En el estudio cinemático enfocado al deporte, los entrenadores se apoyan en el análisis de video para estudiar el movimiento y mejorar el rendimiento, gesto deportivo y desempeño de los atletas. Particularmente, en natación, a partir del análisis y estudio del movimiento, se busca reducir la fricción con el medio, prevenir lesiones y mejorar registros. Actualmente, estos estudios se realizan mediante análisis de video combinados con datos de goniómetros, giroscopios y acelerómetros. Sin embargo, estos métodos presentan limitaciones asociadas con portabilidad, fabricación de equipos altamente especializados, costos elevados y técnicas invasivas. Además, la literatura muestra que los sistemas para realizar captación de video y los algoritmos empleados para analizar el movimiento de deportistas a través de secuencias de video están enfocados al estudio de los nadadores fuera del agua debido a que la predominancia de las tonalidades de azul y verde, la difracción, la refracción, el ruido producido por las olas, la turbulencia y la oclusión por el movimiento del agua, son retos que aún no han sido resueltos por los algoritmos tradicionales. Este trabajo presenta un sistema de adquisición de video bajo el agua y un algoritmo que modela la absorción de luz en la etapa de preprocesamiento para la entrada de un modelo realiza la segmentación de cada frame, combinando las técnicas de descomposición de matrices de bajo rango; la clasificación, con el método de difusión; y el seguimiento del nadador mediante el filtro kalman. El algoritmo fue probado en 10 secuencias de video captadas con el sistema propuesto, y los resultados muestran que se detecta y hace seguimiento al nadador con una efectividad del 93% en ambientes hidrodinámicos.

  • English

    Biomechanics is the science that studies the relationship between the forces and movements of the human body with the objective of performing kinematic analysis. In the kinematic study focused on sports, the coaches rely on video analysis to study the movement and improve the performance, sports gesture and performance of the athletes. Particularly, in swimming, from the analysis and study of movement, we seek to reduce friction with the environment, prevent injuries and improve records. Currently, these studies are carried out through video analysis combined with data from goniometers, gyroscopes and accelerometers. However, these methods have limitations associated with portability, manufacturing of highly specialized equipment, high costs and invasive techniques. In addition, the literature shows that the systems to capture video and the algorithms used to analyze the movement of athletes through video sequences are focused on the study of swimmers out of the water because the predominance of shades of blue and green, diffraction, refraction, noise produced by waves, turbulence and occlusion by the movement of water, are challenges that have not yet been solved by traditional algorithms. This work presents an underwater video acquisition system and an algorithm that models the absorption of light in the preprocessing stage for the entry of a model performs the segmentation of each frame, combining the decomposition techniques of low-rank matrices; the classification, with the diffusion method; and the follow-up of the swimmer by the kalman filter. The algorithm was tested in 10 video sequences captured with the proposed system, and the results show that the swimmer is detected and followed up with an efficiency of 93% in hydrodynamic environments.