Ice hockey is a sport whose athletes are at high risk for traumatic head injuries due to the violence of potential impacts with other athletes, ice, or glass during games. In order to develop the best protective strategies for the players, it is necessary to have a deep understanding of accident mechanisms during ice hockey games. Accident reconstructions using the finite element (FE) method are a way to perform a systematic analysis of impact cases, but require input data on the circumstances of the accidents. Thus, this project focused on finding a way to extract the position and velocity of the players involved from readily available videos of ice hockey accidents using motion tracking methods. This project included two parts: pose estimation and velocity estimation. The pose estimation aimed to align a human body model (HBM) with the players' poses and the key steps included estimating 2D joints from impact images, estimating the players' 3D poses, skeleton inferencing, and aligning the results with the baseline HBM via pelvic registration. The velocity estimation defined the initial conditions for simulating the collision and key steps included identifying the players' 2D joints across impact video frames, tracking of the players using a simplified pelvis projection on the rink plane, and estimating the players’ velocity using homography to identify their position on the ice hockey rink. Then, both parts were applied to accident cases from a video database of collisions that occurred during a hockey league season. The cases in which the pipeline was fully applied ultimately resulted in LS-DYNA positioning files for the Total Human Model for Safety (THUMS) model, and problematic cases were used to get an overview of the limits of the chosen methodology. Said limitations were mostly linked to the quality of the source videos, which is highly dependent on the source of the videos and possibly not controllable. Due to this, selection criteria are required, such as checking the blurriness and quality of the videos and the viewing angles to ensure as few occlusions as possible. Overall, this project resulted in a working semi-automatic pipeline for pose and velocity estimation in contact sports collisions, as well as a first set of personalized input information that should allow the reconstruction of ice hockey accidents using FE simulations. / Ishockey är en sport vars utövare löper stor risk att drabbas av traumatiska huvudskador på grund av de våldsamma potentiella kollisionerna med andra utövare, is eller glas under matcherna. För att kunna utveckla de bästa skyddsstrategierna för spelarna är det nödvändigt att ha en djup förståelse för olycksmekanismerna under ishockeymatcher. Olycksrekonstruktioner med hjälp av finita elementmetoden är ett sätt att utföra en systematisk analys av kollisionsfall, men kräver indata om omständigheterna kring olyckorna. Detta projekt fokuserade därför på att hitta ett sätt att extrahera de inblandade spelarnas position och hastighet från lättillgängliga videor av ishockeyolyckor med hjälp av rörelsespårningsmetoder. Projektet bestod av två delar: poseuppskattning och hastighetsuppskattning. Poseuppskattningen syftade till att anpassa en humanmodell till spelarnas poser och de viktigaste stegen omfattade uppskattning av 2D-leder från kollisionsbilder, uppskattning av spelarnas 3D-poser, skelettinferens och anpassning av resultaten till baslinjen HBM via bäckenregistrering. Hastighets-uppskattningen definierade de initiala villkoren för simulering av kollisionen och viktiga steg inkluderade identifiering av spelarnas 2D-led i videobilder av kollisionen, spårning av spelarna med hjälp av en förenklad bäckenprojektion på rinkplanet och uppskattning av spelarnas hastighet med hjälp av homografi för att identifiera deras position på ishockeyrinken. Därefter tillämpades båda delarna på olycksfall från en videodatabas med kollisioner som inträffade under en säsong i en hockeyliga. De fall där pipelinen tillämpades fullt ut resulterade slutligen i LS-DYNA-positioneringsfiler, och problematiska fall användes för att få en överblick över gränserna för den valda metoden. Begränsningarna var främst kopplade till kvaliteten på källvideorna, som är starkt beroende av källan till videorna och eventuellt inte kan kontrolleras. På grund av detta krävs urvalskriterier, t.ex. kontroll av videornas oskärpa och kvalitet samt betraktningsvinklar för att säkerställa så få ocklusioner som möjligt. Sammantaget resulterade detta projekt i en fungerande halvautomatisk pipeline för pose- och hastighetsuppskattning vid kollisioner i kontaktsporter, samt en första uppsättning personlig indatainformation som bör möjliggöra rekonstruktion av ishockeyolyckor med hjälp av simulering med finita element.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-348199 |
| Date | January 2024 |
| Creators | Even, Azilis Emma Sulian |
| Publisher | KTH, Medicinteknik och hälsosystem |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-CBH-GRU ; 2024:083 |
Page generated in 0.0016 seconds