Correcció postural esportiva utilitzant un sensor Kinect

Aquest projecte s’emmarca dins de l’àmbit de la visió per computador, concretament en la utilització de dades de profunditat obtingudes a través d’un emissor i sensor de llum infraroja.El propòsit principal d’aquest projecte és mostrar com adaptar aquestes tecnologies, a l’abast de qualsevol particular, de forma que un usuari durant la pràctica d’una activitat esportiva concreta, rebi informació visual continua dels moviments i gestos incorrectes que està realitzant, en base a uns paràmetres prèviament establerts.L’objectiu d’aquest projecte consisteix en fer una lectura constant en temps real d’una persona practicant una selecció de diverses activitats esportives estàtiques utilitzant un sensor Kinect. A través de les dades obtingudes pel sensor Kinect i utilitzant les llibreries de “skeleton traking” proporcionades per Microsoft s’haurà d’interpretar les dades posturals obtingudes per cada tipus d’esport i indicar visualment i d’una manera intuïtiva els errors que està cometent en temps real, de manera que es vegi clarament a quina part del seu cos realitza un moviment incorrecte per tal de poder corregir-lo ràpidament. El entorn de desenvolupament que s’utilitza per desenvolupar aquesta aplicació es Microsoft Viusal Studio 2010.El llenguatge amb el qual es treballarà sobre Microsoft Visual Studio 2010 és C#

On the use of a low-cost thermal sensor to improve kinect people detection in a mobile robot

[EN]Detecting people is a key capability for robots that operate in populated environments. In this paper, we have adopted a hierarchical approach that combines classifiers created using supervised learning in order to identify whether a person is in the view-scope of the robot or not. Our approach makes use of vision, depth and thermal sensors mounted on top of a mobile platform.

Desarrollo y evaluación de un sistema de teleoperación de robots basado en reconocimiento de gestos usando el sensor Kinect

En este Proyecto Fin de Carrera, se presenta un sistema de reconocimiento de gestos para teleoperar robots basado en el sensor Kinect. El proyecto se divide en dos partes, la primera relativa al diseño y evaluación de un sistema de reconocimiento de gestos basado en el sensor Kinect; y la segunda, relativa a la teleoperación de robots usando el sistema de reconocimiento de gestos desarrollado. En la primera parte, se enumeran las características y limitaciones del sensor Kinect. Posteriormente, se analiza la detección de movimiento y se presenta la máquina de estados propuesta para detectar el movimiento de un gesto. A continuación, se explican los posibles preprocesados de un esqueleto en 3 dimensiones para mejorar la detección de gestos y el algoritmo utilizado para la detección de gestos, el algoritmo de Alineamiento Temporal Dinámico (DTW). Por último, se expone con detalle el software desarrollado de reconocimiento y evaluación de gestos, el Evaluador de Gestos, y se realiza un análisis de varias evaluaciones realizadas con distintos perfiles de configuración donde se extraen las conclusiones de acierto, fiabilidad y precisión de cada configuración. En la segunda parte, se expone el sistema de teleoperación del robots y su integración con el evaluador de gestos: este sistema controla el robot Lego Mindstorm mediante la detección de gestos o el reconocimiento de voz. Por último, se exponen las conclusiones finales del proyecto.

Usando Kinect como sensor para una pulverización inteligente.

Este trabajo esta orientado a resolver el problema de la caracterización de la copa de arboles frutales para la aplicacion localizada de fitosanitarios. Esta propuesta utiliza un mapa de profundidad (Depth image) y una imagen RGB combinadas (RGB-D), proporcionados por el sensor Kinect de Microsoft, para aplicar pesticidas de forma localizada. A través del mapa de profundidad se puede estimar la densidad de la copa y a partir de esta información determinar qué boquillas se deben abrir en cada momento. Se desarrollaron algoritmos implementados en Matlab que permiten además de la adquisición de las imágenes RGB-D, aplicar plaguicidas sólo a hojas y/o frutos según se desee. Estos algoritmos fueron implementados en un software que se comunica con el entorno de desarrollo "Kinect Windows SDK", encargado de extraer las imágenes desde el sensor Kinect. Por otra parte, para identificar hojas, se implementaron algoritmos de clasificación e identificación. Los algoritmos de clasificación utilizados fueron "Fuzzy C-Means con Gustafson Kessel" (FCM-GK) y "K-Means". Los centroides o prototipos de cada clase generados por FCM-GK fueron usados como semilla para K-Means, para acelerar la convergencia del algoritmo y mantener la coherencia temporal en los grupos generados por K-Means. Los algoritmos de clasificación fueron aplicados sobre las imágenes transformadas al espacio de color L*a*b*; específicamente se emplearon los canales a*, b* (canales cromáticos) con el fin de reducir el efecto de la luz sobre los colores. Los algoritmos de clasificación fueron configurados para buscar cuatro grupos: hojas, porosidad, frutas y tronco. Una vez que el clasificador genera los prototipos de los grupos, un clasificador denominado Máquina de Soporte Vectorial, que utiliza como núcleo una función Gaussiana base radial, identifica la clase de interés (hojas). La combinación de estos algoritmos ha mostrado bajos errores de clasificación, rendimiento del 4% de error en la identificación de hojas. Además, estos algoritmos de procesamiento de hasta 8.4 imágenes por segundo, lo que permite su aplicación en tiempo real. Los resultados demuestran la viabilidad de utilizar el sensor "Kinect" para determinar dónde y cuándo aplicar pesticidas. Por otra parte, también muestran que existen limitaciones en su uso, impuesta por las condiciones de luz. En otras palabras, es posible usar "Kinect" en exteriores, pero durante días nublados, temprano en la mañana o en la noche con iluminación artificial, o añadiendo un parasol en condiciones de luz intensa.

Efeitos especiais mediados por Kinect em contexto de espetáculo de dança ao vivo

A dança e os espetáculos foram atividades desenvolvidas e praticadas pelo homem desde praticamente a sua existência. Ao longo de todo esse período de tempo e até aos dias atuais estas atividades foram sofrendo evoluções que as fizeram manterem-se relevantes e de grande importância na sociedade humana e na sua cultura. A evolução não se fez sentir apenas no estilo das danças e espetáculos mas também nos acessórios e efeitos que estas implementam de forma a torna-las mais atrativas para quem as vê. Apesar desta evolução, a maioria dos efeitos não permite um nível de interação com a dança ou espetáculo, fazendo com que exista uma clara separação entre a componente pura da dança e o cenário do espetáculo no que diz respeito á componente acessória de efeitos. Com o intuito de colmatar esta clara divisão de componentes, iniciamos um estudo no sentido de criar um sistema que permitisse derrubar essa barreira e juntar as duas componentes com o intuito de criar efeitos que interajam com a própria dança tornando o espetáculo mais interativo, e que não seja apenas mais um componente acessório, isto ao mesmo tempo torna todo o espetáculo mais apelativo para o público em geral. Para conseguir criar tal sistema, recorremos às tecnologias de sensores de movimento atuais para que a ponte de ligação entre o artista e os efeitos fosse conseguida. No mercado existem diversas ofertas de sensores de movimentos que serviriam para criar o sistema, mas apenas um poderia ser escolhido, então para tal numa primeira parte foi feito um estudo para determinar qual destes sensores seria o mais adequado para ser utilizado no sistema, tendo em conta uma diversidade de fatores. Após a escolha do sensor foi então desenvolvido o sistema MoveU e tendo no final sido feitos uma série de testes que permitiram validar o protótipo e verificar se os objetivos propostos foram atingidos. Por fim, o MoveU foi demonstrado a uma série de pessoas (dançarinos e espectadores), para que pudessem opinar sobre ele e indicar possíveis melhoramentos. Foram também criados uma série de questionários para que o público a quem foi demonstrado o protótipo, com a finalidade de realizar uma análise estatística para determinar se este sistema seria do agrado das pessoas e também permitir retirar conclusões sobre este trabalho.

Kinect-sign

A nova era da informação que se está a assistir tem possibilitado a criação de novas e vastas coleções de intelecto virtual, como por exemplo o Wikipedia, Corsera, entre outros. Estas ferramentas vieram possibilitar a procura por cultura, resoluções de problemas do quotidiano, novos métodos de aprendizagem, por parte da sociedade em geral. Porém, como é habitual, tem-se vindo a verificar uma certa dificuldade inerente por parte de certas minorias sociais, que não possuem as mesmas capacidades de um indivíduo “normal“. Esta dissertação tem como objetivo a criação de uma ferramenta, em formato de jogo sério, para apoiar o ensino de Língua Gestual Portuguesa a um público ouvinte o -“Kinect Sign”. Com este estudo pretende-se explorar as mais recentes ferramentas de desenvolvimento de jogos, mais conhecidas como Authoring Tools e a sua integração com Natural User interfaces, concretamente o sensor Kinect. A solução apresentada neste documento propõe a utilização desta ferramenta a todos os indivíduos iniciantes que necessitem de uma introdução a esta forma de comunicação, para tornar um pouco menos agressiva a entrada no complexo mundo da linguagem gestual. A validação deste trabalho consistiu no desenvolvimento de um jogo protótipo que incentive os jogadores a aprenderem enquanto jogam. Analisaram-se problemas e tecnologias atuais para se chegar a uma estruturação semelhante a um jogo comum disponível em qualquer superfície comercial e websites dedicados ao género. Posterior apresentação a uma população selecionada a fim de analisar a sua opinião e utilidade do modelo desenvolvido, seguindo-se a resposta a um pequeno questionário.

Estudio cinemático del cuerpo humano mediante Kinect

La cámara Kinect está desarrollada por Prime Sense en colaboración con Microsoft para la consola XBox, ofrece imágenes de profundidad gracias a un sensor infrarrojo. Este dispositivo también incluye una cámara RGB que ofrece imágenes a color además de una serie de micrófonos colocados de tal manera que son capaces de saber de qué ángulo proviene el sonido. En un principio Kinect se creó para el ocio doméstico pero su bajo precio (en comparación con otras cámaras de iguales características) y la aceptación por parte de desarrolladores han explotado sus posibilidades. El objetivo de este proyecto es, partiendo de estos datos, la obtención de variables cinemáticas tales como posición, velocidad y aceleración de determinados puntos de control del cuerpo de un individuo como pueden ser el cabeza, cuello, hombros, codos, muñecas, caderas, rodillas y tobillos a partir de los cuales poder extraer patrones de movimiento. Para ello se necesita un middleware mediante el entorno de libre distribución (GNU) multiplataforma. Como IDE se ha utilizado Processing, un entorno open source creado para proyectos de diseño. Además se ha utilizado el contenedor SimpleOpenNI, desarrollado por estudiantes e investigadores que trabajan con Kinect. Esto ofrece la posibilidad de prescindir del SDK de Microsoft, el cual es propietario y obliga a utilizar su sistema operativo, Windows. Usando estas herramientas se consigue una solución viable para varios sistemas operativos. Se han utilizado métodos y facilidades que ofrece el lenguaje orientado a objetos Java (Proccesing hereda de este), y se ha planteado una solución basada en un modelo cliente servidor que dota de escalabilidad al proyecto. El resultado del proyecto es útil en aplicaciones para poblaciones con riesgo de exclusión (como es el espectro autista), en telediagnóstico, y en general entornos donde se necesite estudiar hábitos y comportamientos a partir del movimiento humano. Con este proyecto se busca tener una continuidad mediante otras aplicaciones que analicen los datos ofrecidos. ABSTRACT. The Kinect camera is developed by PrimeSense in collaboration with Microsoft for the xBox console provides depth images thanks to an infrared sensor. This device also includes an RGB camera that provides color images in addition to a number of microphones placed such that they are able to know what angle the sound comes. Kinect initially created for domestic leisure but its low prices (compared to other cameras with the same characteristics) and acceptance by developers have exploited its possibilities. The objective of this project is based on this data to obtain kinematic variables such as position, velocity and acceleration of certain control points of the body of an individual from which to extract movement patterns. These points can be the head, neck, shoulders, elbows, wrists, hips, knees and ankles. This requires a middleware using freely distributed environment (GNU) platform. Processing has been used as a development environment, and open source environment created for design projects. Besides the container SimpleOpenNi has been used, it developed by students and researchers working with Kinect. This offers the possibility to dispense with the Microsoft SDK which owns and agrees to use its operating system, Windows. Using these tools will get a viable solution for multiple operating systems. We used methods and facilities of the Java object-oriented language (Processing inherits from this) and has proposed a solution based on a client-server model which provides scalability to the project. The result of the project is useful in applications to populations at risk of exclusion (such as autistic spectrum), in remote diagnostic, and in general environments that need study habits and behaviors from human motion. This project aims to have continuity using other applications to analyze the data provided.

Interface virtual com sensor 3D para interação de pessoas acamadas

A interação homem-máquina tem evoluído significativamente nos últimos anos, a ponto de permitir desenvolver soluções adequadas para apoio a pessoas que possuem um certo tipo de limitação física ou cognitiva. O desenvolvimento de técnicas naturais e intuitivas de interação, as chamadas Natural User Interface (NUI), permitem, hoje, que pessoas que estejam acamadas e/ou com incapacidade motora possam executar um conjunto de ações por intermédio de gestos, aumentando assim a sua qualidade de vida. A solução implementada neste projecto é baseada em processamento de imagem e visão por computador através do sensor 3D Kinect e consiste numa interface natural para o desenvolvimento de uma aplicação que reconheça gestos efetuados por uma mão humana. Os gestos identificados pela aplicação acionam um conjunto de ações adequados a uma pessoa acamada, como, por exemplo, acionar a emergência, ligar ou desligar a TV ou controlar a inclinação da cama. O processo de desenvolvimento deste projeto implicou várias etapas. Inicialmente houve um trabalho intenso de investigação sobre as técnicas e tecnologias consideradas importantes para a realização do trabalho - a etapa de investigação, a qual acompanhou praticamente todo o processo. A segunda etapa consistiu na configuração do sistema ao nível do hardware e do software. Após a configuração do sistema, obtiveram-se os primeiros dados do sensor 3D Kinect, os quais foram convertidos num formato mais apropriado ao seu posterior tratamento. A segmentação da mão permitiu posteriormente o reconhecimento de gestos através da técnica de matching para os seis gestos implementados. Os resultados obtidos são satisfatórios, tendo-se contabilizado cerca de 96% de resultados válidos. A área da saúde e bem-estar tem necessidade de aplicações que melhorem a qualidade de vida de pessoas acamadas, nesse sentido, o protótipo desenvolvido faz todo o sentido na sociedade actual, onde se verifica o envelhecimento da população.

Ihwg-μnir: A Miniaturised Near-infrared Gas Sensor Based On Substrate-integrated Hollow Waveguides Coupled To A Micro-nir-spectrophotometer.

A miniaturised gas analyser is described and evaluated based on the use of a substrate-integrated hollow waveguide (iHWG) coupled to a microsized near-infrared spectrophotometer comprising a linear variable filter and an array of InGaAs detectors. This gas sensing system was applied to analyse surrogate samples of natural fuel gas containing methane, ethane, propane and butane, quantified by using multivariate regression models based on partial least square (PLS) algorithms and Savitzky-Golay 1(st) derivative data preprocessing. The external validation of the obtained models reveals root mean square errors of prediction of 0.37, 0.36, 0.67 and 0.37% (v/v), for methane, ethane, propane and butane, respectively. The developed sensing system provides particularly rapid response times upon composition changes of the gaseous sample (approximately 2 s) due the minute volume of the iHWG-based measurement cell. The sensing system developed in this study is fully portable with a hand-held sized analyser footprint, and thus ideally suited for field analysis. Last but not least, the obtained results corroborate the potential of NIR-iHWG analysers for monitoring the quality of natural gas and petrochemical gaseous products.

Measuring air pressure with a polymeric gas sensor

In this communication we describe the application of a conductive polymer gas sensor as an air pressure sensor. The device consists of a thin doped poly(4'-hexyloxy-2,5-biphenylene ethylene) (PHBPE) film deposited on an interdigitated metallic electrode. The sensor is cheap, easy to fabricate, lasts for several months, and is suitable for measuring air pressures in the range between 100 and 700 mmHg.

Active waveguide effects from porous anodic alumina: An optical sensor proposition

We present in this paper an active waveguide effect observed in porous anodic alumina (PA), which can be applied in optical sensors. The spectral position, shape, and polarization effect of the narrow waveguide modes is described. An analytical test with a commercial pesticide was performed. (C) 2010 American Institute of Physics. [doi: 10.1063/1.3447375]

Chromic materials for responsive surface-enhanced resonance Raman scattering systems: a nanometric pH sensor

The use of chromic materials for responsive surface-enhanced resonance Raman scattering (SERRS) based nanosensors is reported. The potential of nano-chromic SERRS is demonstrated with the use of the halochrome methyl yellow to fabricate an ultrasensitive pH optical sensor. Some of the challenges of the incorporation of chromic materials with metal nanostructures are addressed through the use of computational calculations and a comparison to measured SERRS and surface-enhanced Raman scattering (SERS) spectra is presented. A strong correlation between the measured SERRS and the medium's proton concentration is demonstrated for the pH range 2-6. The high sensitivity achieved by the use of resonance Raman conditions is shown through responsive SERRS measurements from only femtolitres of volume and with the concentration of the reporting molecules approaching the single molecule regime.

Flow injection analysis of paracetamol using a biomimetic sensor as a sensitive and selective amperometric detector

This work describes the coupling of a biomimetic sensor to a flow injection system for the sensitive determination of paracetamol. The sensor was prepared as previously described in the literature (M. D. P. T. Sotomayor, A. Sigoli, M. R. V. Lanza, A. A. Tanaka and L. T. Kubota, J. Braz. Chem. Soc., 2008, 19, 734) by modifying a glassy carbon electrode surface with a Nafion (R) membrane doped with iron tetrapyridinoporphyrazine (FeTPyPz), a biomimetic catalyst of the P450 enzyme. The performance of the sensor for paracetamol detection was investigated and optimized in a flow injection system (FIA) using a wall jet electrochemical cell. Under optimized conditions a wide linear response range (1.0 x 10(-5) to 5.0 x 10(-2) mol L(-1)) was obtained, with a sensitivity of 2579 (+/- 129) mu A L mu mol(-1). The detection and quantification limits of the sensor for paracetamol in the FIA system were 1.0 and 3.5 mu mol L(-1), respectively. The analytical frequency was 51 samples h(-1), and over a period of five days (320 determinations) the biosensor maintained practically the same response. The system was successfully applied to paracetamol quantification in seven pharmaceutical formulations and in water samples from six rivers in Sao Paulo State, Brazil.

Sensor arrays to detect humic substances and Cu(II) in waters

The interaction between poly(o-ethoxyaniline) (POEA) adsorbed onto solid substrates and humic substances (HS) and Cu(2+) ions has been investigated using UV-vis spectroscopy and atomic force microscopy (AFM). Both HS and Cu(2+) are able to dope POEA and change film morphology. This interaction was exploited in a sensor array made with nanostructured films of POEA, sulfonated lignin and HS, which could detect small concentrations of HS and Cu(2+) in water. (C) 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.

Phase fraction distribution measurement of oil-water flow using a capacitance wire-mesh sensor

In this paper, a novel wire-mesh sensor based on permittivity (capacitance) measurements is applied to generate images of the phase fraction distribution and investigate the flow of viscous oil and water in a horizontal pipe. Phase fraction values were calculated from the raw data delivered by the wire-mesh sensor using different mixture permittivity models. Furthermore, these data were validated against quick-closing valve measurements. Investigated flow patterns were dispersion of oil in water (Do/w) and dispersion of oil in water and water in oil (Do/w&w/o). The Maxwell-Garnett mixing model is better suited for Dw/o and the logarithmic model for Do/w&w/o flow pattern. Images of the time-averaged cross-sectional oil fraction distribution along with axial slice images were used to visualize and disclose some details of the flow.