The wrist is a body part that can be used during repetitive movements in many work environments. There is a need to measure these movements in order to notice harmful repetitive movements in advance. There are many different ways to measure these movements, such as with the use of a depth camera. The goal of this study is to determine if this can be done with high precision compared to other technologies. In order to determine this, an application was created that used several different technologies and libraries to track and pinpoint the hand’s and forearm’s location in each frame. With these locations, together with timestamps from the frames, the angular velocity of the wrist could be calculated. The recordings were made in several different test cases with factors such as background, clothes and lighting changing in each test. In order to compare the depth cameras values, a golden standard had to be set. The depth camera’s recorded values were compared to the golden standard’s recorded values by displaying the values on a graph and by calculating the root mean squared error as well as the mean absolute error. The results indicated that a depth camera can be used to measure wrist movements relatively accurately, even with more advanced movements relative to this study. The result also showed that the depth camera had problems in some test cases. / Handleden är en kroppsdel som kan användas under repetitiva rörelser i många arbetsmiljöer. Det finns ett behov av att mäta dessa rörelser för att upptäcka skadliga repetitiva rörelser i förväg. Det finns många olika sätt att mäta dessa rörelser, till exempel med hjälp av en djupkamera. Målet med denna studie är att avgöra om detta kan göras med hög precision jämfört med andra teknologier. För att avgöra detta skapades en applikation som använder flera olika teknologier och bibliotek för att spåra och lokalisera handens och underarmens position i varje bildruta. Med hjälp av dessa positioner, tillsammans med tidsstämplar från bildrutorna, kunde vinkelhastigheten för handleden beräknas. Inspelningarna gjordes i flera olika testfall där faktorer som bakgrund, kläder och belysning ändrades i varje test. För att kunna jämföra djupkamerans värden behövdes en referensstandard fastställas. Djupkamerans inspelade värden jämfördes med referensstandardens inspelade värden genom att visa värdena på en graf och beräkna rotmedelkvadratfelet samt medelabsolutfelet. Resultaten indikerade att en djupkamera kan användas för att mäta handledsrörelser relativt noggrant, även med mer avancerade rörelser i förhållande till denna studie. Resultatet visade även att djupkameran hade problem i vissa testfall.

Skeletal tracking can be accomplished deploying human pose estimation strategies. Deep learning is shown to be the paramount approach in the realm where in collaboration with a ”light detection and ranging” depth camera the development of a markerless motion analysis software system seems to be feasible. The project utilizes a trained convolutional neural network in order to track humans doing sport activities and to provide feedback after biomechanical analysis. Implementations of four filtering methods are presented regarding movement’s nature, such as kalman filter, fixedinterval smoother, butterworth and moving average filter. The software seems to be practicable in the field evaluating videos at 30Hz, as it is demonstrated by indoor cycling and hammer throwing events. Nonstatic camera behaves quite well against a standstill and upright person while the mean absolute error is 8.32% and 6.46% referential to left and right knee angle, respectively. An impeccable system would benefit not only the sports domain but also the health industry as a whole. / Skelettspårning kan åstadkommas med hjälp av metoder för uppskattning av mänsklig pose. Djupinlärningsmetoder har visat sig vara det främsta tillvägagångssättet och om man använder en djupkamera med ljusdetektering och varierande omfång verkar det vara möjligt att utveckla ett markörlöst system för rörelseanalysmjukvara. I detta projekt används ett tränat neuralt nätverk för att spåra människor under sportaktiviteter och för att ge feedback efter biomekanisk analys. Implementeringar av fyra olika filtreringsmetoder för mänskliga rörelser presenteras, kalman filter, utjämnare med fast intervall, butterworth och glidande medelvärde. Mjukvaran verkar vara användbar vid fälttester för att utvärdera videor vid 30Hz. Detta visas genom analys av inomhuscykling och släggkastning. En ickestatisk kamera fungerar ganska bra vid mätningar av en stilla och upprättstående person. Det genomsnittliga absoluta felet är 8.32% respektive 6.46% då vänster samt höger knävinkel användes som referens. Ett felfritt system skulle gynna såväl idrottssom hälsoindustrin.

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée. / Elderly falls are a major public health problem. Studies show that about 30% of people aged 65 and older fall each year in Canada, with negative consequences on individuals, their families and our society. Faced with such a situation a video surveillance system is an effective solution to ensure the safety of these people. To this day many systems support services to the elderly. These devices allow the elderly to live at home while ensuring their safety by wearing a sensor. However the sensor must be worn at all times by the subject which is uncomfortable and restrictive. This is why research has recently been interested in the use of cameras instead of wearable sensors. The goal of this project is to demonstrate that the use of a video surveillance system can help to reduce this problem. In this thesis we present an approach for automatic detection of falls based on a method for tracking 3D subject using a depth camera (Kinect from Microsoft) positioned vertically to the ground. This monitoring is done using the silhouette extracted in real time with a robust approach for extracting 3D depth based on the depth variation of the pixels in the scene. This method is based on an initial capture the scene without any body. Once extracted, 10% of the silhouette corresponding to the uppermost region (nearest to the Kinect) will be analyzed in real time depending on the speed and the position of its center of gravity . These criteria will be analysed to detect the fall, then a signal (email or SMS) will be transmitted to an individual or to the authority in charge of the elderly. This method was validated using several videos of a stunt simulating falls. The camera position and depth information reduce so considerably the risk of false alarms. Positioned vertically above the ground, the camera makes it possible to analyze the scene especially for tracking the silhouette without major occlusion, which in some cases lead to false alarms. In addition, the various criteria for fall detection, are reliable characteristics for distinguishing the fall of a person, from squatting or sitting. Nevertheless, the angle of the camera remains a problem because it is not large enough to cover a large surface. A solution to this dilemma would be to fix a lens on the objective of the Kinect for the enlargement of the field of view and monitored area.

Les chutes chez les personnes âgées représentent un problème important de santé publique. Des études montrent qu’environ 30 % des personnes âgées de 65 ans et plus chutent chaque année au Canada, entraînant des conséquences néfastes sur les plans individuel, familiale et sociale. Face à une telle situation la vidéosurveillance est une solution efficace assurant la sécurité de ces personnes. À ce jour de nombreux systèmes d’assistance de services à la personne existent. Ces dispositifs permettent à la personne âgée de vivre chez elle tout en assurant sa sécurité par le port d'un capteur. Cependant le port du capteur en permanence par le sujet est peu confortable et contraignant. C'est pourquoi la recherche s’est récemment intéressée à l’utilisation de caméras au lieu de capteurs portables. Le but de ce projet est de démontrer que l'utilisation d'un dispositif de vidéosurveillance peut contribuer à la réduction de ce fléau. Dans ce document nous présentons une approche de détection automatique de chute, basée sur une méthode de suivi 3D du sujet en utilisant une caméra de profondeur (Kinect de Microsoft) positionnée à la verticale du sol. Ce suivi est réalisé en utilisant la silhouette extraite en temps réel avec une approche robuste d’extraction de fond 3D basée sur la variation de profondeur des pixels dans la scène. Cette méthode se fondera sur une initialisation par une capture de la scène sans aucun sujet. Une fois la silhouette extraite, les 10% de la silhouette correspondant à la zone la plus haute de la silhouette (la plus proche de l'objectif de la Kinect) sera analysée en temps réel selon la vitesse et la position de son centre de gravité. Ces critères permettront donc après analyse de détecter la chute, puis d'émettre un signal (courrier ou texto) vers l'individu ou à l’autorité en charge de la personne âgée. Cette méthode a été validée à l’aide de plusieurs vidéos de chutes simulées par un cascadeur. La position de la caméra et son information de profondeur réduisent de façon considérable les risques de fausses alarmes de chute. Positionnée verticalement au sol, la caméra permet donc d'analyser la scène et surtout de procéder au suivi de la silhouette sans occultation majeure, qui conduisent dans certains cas à des fausses alertes. En outre les différents critères de détection de chute, sont des caractéristiques fiables pour différencier la chute d'une personne, d'un accroupissement ou d'une position assise. Néanmoins l'angle de vue de la caméra demeure un problème car il n'est pas assez grand pour couvrir une surface conséquente. Une solution à ce dilemme serait de fixer une lentille sur l'objectif de la Kinect permettant l’élargissement de la zone surveillée. / Elderly falls are a major public health problem. Studies show that about 30% of people aged 65 and older fall each year in Canada, with negative consequences on individuals, their families and our society. Faced with such a situation a video surveillance system is an effective solution to ensure the safety of these people. To this day many systems support services to the elderly. These devices allow the elderly to live at home while ensuring their safety by wearing a sensor. However the sensor must be worn at all times by the subject which is uncomfortable and restrictive. This is why research has recently been interested in the use of cameras instead of wearable sensors. The goal of this project is to demonstrate that the use of a video surveillance system can help to reduce this problem. In this thesis we present an approach for automatic detection of falls based on a method for tracking 3D subject using a depth camera (Kinect from Microsoft) positioned vertically to the ground. This monitoring is done using the silhouette extracted in real time with a robust approach for extracting 3D depth based on the depth variation of the pixels in the scene. This method is based on an initial capture the scene without any body. Once extracted, 10% of the silhouette corresponding to the uppermost region (nearest to the Kinect) will be analyzed in real time depending on the speed and the position of its center of gravity . These criteria will be analysed to detect the fall, then a signal (email or SMS) will be transmitted to an individual or to the authority in charge of the elderly. This method was validated using several videos of a stunt simulating falls. The camera position and depth information reduce so considerably the risk of false alarms. Positioned vertically above the ground, the camera makes it possible to analyze the scene especially for tracking the silhouette without major occlusion, which in some cases lead to false alarms. In addition, the various criteria for fall detection, are reliable characteristics for distinguishing the fall of a person, from squatting or sitting. Nevertheless, the angle of the camera remains a problem because it is not large enough to cover a large surface. A solution to this dilemma would be to fix a lens on the objective of the Kinect for the enlargement of the field of view and monitored area.