AIによるリハビリ動作の解析では、人体の関節の位置をキーポイントとして認識する姿勢推定モデルを用いています。従来の3次元計測装置は正確なキーポイントの検知が可能ですが、複数のカメラや物理的なセンサーを必要とするため導入のハードルが高くなります。一方で、AI技術による姿勢推定は、単体のカメラからの映像でリハビリ動作を簡易的に解析できるため、コストを抑え設置の手間を軽減することができます。

今回は、右手を前後させる動作をネットワークwi-fiカメラで上部から撮影し、AIによる解析を行いました。（同時に、3次元計測装置でも測定を行なっています。）

カメラからの映像をAIで解析し、検知したキーポイントを示しています。このような上部からの映像でも、人体の関節をある程度正しく検知できています。

一定時間内のキーポイントを全てプロットしています。右手の手首と肘のキーポイントの軌跡が表示されています。また、右手以外は大きな動きがないことも分かります。

次に、右手のキーポイントの座標から肘関節と肩関節の角度を計算し、3Dグラフに表示させました。時間の経過に伴い、両関節の角度（joint14とjoint15）が滑らかに変動していることが確認できます。

今後は、姿勢検出AIと3次元計測装置で計測した関節の角度を比較し、どの程度誤差があるのかを検証する予定です。