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2D Videoanalyse: Beispiel Weitsprung

Jonas Ebbecke 0

Zuletzt aktualisiert am 6. April 2020

In diesem Beispiel soll das Vorgehen aus dem Hauptbeitrag zur 2D Videoanalyse noch einmal verdeutlicht werden. Wir zeigen dir Anhand eines Weitsprungvideos, wie Du mit Hilfe der Freeware „SkillSpector“ eine einfache und effiziente Analyse einer sportlichen Bewegung durchführen kannst. An dieser Stelle sei angemerkt, dass das verwendete Videomaterial semioptimal ist und nicht unseren Vorgaben entspricht. Dies wirkt sich negativ auf die Genauigkeit der ermittelten Parameter aus.

Den Umgang mit SkillSpector wollen wir dir beispielhaft an der Ermittlung der Anlaufgeschwindigkeit des Athleten erläutern (wir haben noch mehr Parameter entnommen, aber dazu später mehr). Dazu sind wir wie folgt vorgegangen:

Eine neue Sequenz erstellen und das zu analysierende Video laden:

Digitizing > Open Video


Modell und Kalibrationsmethode wählen:

Sequence > Model Wizard > Simple Full Body > Default 2D

SkillSpector hat bereits einige vorgefertigte biomechanische Modelle, die man verwenden kann. In diesem Fall entscheiden wir uns für „Simple Full Body“. Dieses Modell besteht aus 15 einzelnen Körpersegmenten, welche mit insgesamt 18 Markerpunkten gelabelt wird.
Als Kalibrierungsmethode wählen wir „Default 2D“ aus.


Digitalisierung der Bewegung:

Digitizing > Mode > Movement

Dies ist der aufwändigste Arbeitsschritt. Hier muss man per Hand die anatomischen Orientierungspunkte in der vorgegebenen Reihenfolge auswählen. Diese hängt von deinem Modell ab und wird dir unten rechts im Programm angezeigt (blauer Pfeil). Nachdem du den ersten Frame gemarkert hast, springt der Curser automatisch an die Stelle, an der er den entsprechenden Marker im nächsten Frame erwartet. Dies empfinden wir als ein cooles Feature, was eindeutig dabei hilft, Zeit zu sparen.

Wie oben bereits erwähnt, ist das Video nicht nach unseren Richtlinien aufgenommen worden. Die Bildqualität und die Belichtung sind nicht gerade optimal, was es teilweise schwierig macht, die anatomischen Orientierungspunkte präzise auszuwählen. Erschwert wird das ganze zudem dadurch, dass der Athlet keine Marker auf der Haut trägt. Außerdem verhindert die gewählte Kameraposition eine präzise Markierung der rechten Schulter und des rechten Ellenbogens des Athleten. Beide Gelenke werden durch den eigenen Körper verdeckt. Um die Koordinaten genau bestimmen zu können, müsste ein zweite, synchronisierte Kamera von der gegenüberliegenden Seite filmen.

Für die Digitalisierung dieses einen Trials haben wir knapp über 10 Minuten gebraucht. Du kannst dir in etwa vorstellen, wie viel Zeit man für eine größere Studie benötigen könnte.


Kalibrierung:

Nachdem alle Frames gemarkert wurden, laden wir das Kalibrierungsvideo

Digitizing > Open Calibration Video

Danach muss in den Kalibrierungsmodus gewechselt werden:

Digitizing > Mode > Calibration

Nun fordert SkillSpector den Benutzer auf, Kalibrationspunkte mit entsprechenden Raumkoordinaten festzulegen:

Sequence > Calibration Options

In unserem Fall haben wir ein Kalibrierungsobjekt mit den Maßen 2m x 3m. In diesem können wir insgesamt 12 Kalibrationspunkte festlegen.

 

Animation Erstellen

Jetzt gehst es zurück in das „Movement Enviroment“

Digitizing > Mode > Movement

Um die Kalibrierung zu kontrollieren und visualisieren, kann man sich an dieser Stelle die digitalisierte Sequenz in einer Animation anschauen:

Window > New Animation Video


Daten vervollständigen

Um die vollständige Datenanalyse zu ermöglichen müssen wir noch zwei Werte eingeben: Der erste ist die Framerate. Das Programm benötigt nämlich die genaue Zeit, die zwischen zwei Bildern liegt, um später die Geschwindigkeiten und die Ableitungen davon zu bestimmen (ihr wisst ja: v = s / t). In unserem Fall wurde mit 100fps aufgenommen, dementsprechend liegen zwischen zwei Bildern 0.01s.

Analysis > Set Video Frame Rate

Der zweite Wert ist das Körpergewicht. Wie im Hauptartikel bereits beschrieben, berechnet das zugrundeliegende Körpermodell, welches wir in Schritt 2 festgelegt haben, die Gewichte der einzelnen Segmente mit Hilfe von bestimmten prozentualen Anteilen der Gesamtkörpermasse. Diese werden benötigt, um z.B. den Körperschwerpunkt oder Energiekurven zu ermitteln.

Analysis > Set Body Weight


Datenanalyse

Im letzten Schritt kommt die Datenanalyse. Auch hierfür bietet SkillSpector eine große Bandbreite an Optionen:

Window > New Analysis Window

Mit einem Rechtsklick auf das neu erstellte Analysefenster kannst Du zwischen diversen Optionen entscheiden und das passende heraussuchen. Möchtest du lineare oder angulare Daten analysieren? Soll das Programm dir kinematische oder kinetische Parameter anzeigen?

Wir wollen unter anderem die Anlaufgeschwindigkeit des Athleten untersuchen und wählen deshalb:

Linear > Kinematics > Add Position, Velocity and Acceleration

Nun öffnet sich ein weiteres Fenster, in dem man angibt, welche Kurven einem das Programm anzeigen soll. Wir wählen in diesem Fall kein Segment aus, sondern den Körperschwerpunkt (CG) des Athleten. Von diesem wollen wir die Geschwindigkeit in X und in Y Richtung. Nachdem Du auf „Add Curves“ geklickt hast, erscheinen die Kurven im Graphen für alle digitalisierten Frames.

Wenn Du die Daten mit einem anderen Programm weiterverarbeiten willst, so kannst diese natürlich exportieren. Das geht ebenfalls mit einem Rechtsklick auf den Graphen und dann Copy Data to Clipboard. Die Daten sind nun in dem Zwischenspeicher deines PCs und du kannst sie mit STR+V z.B. in Excel oder MATLAB einfügen.


Ergebnisse

Genau wie für die Anlaufgeschwindigkeit, kann man die Datenanalyse auch für weitere Parameter benutzen. Das haben wir, wie oben bereits angemerkt, auch getan und in einem beispielhaften Artikel zusammengefasst:

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