Capturing the Shape and Pose of Horses in 3D

Animals play a significant role in the Earth's ecology and have lived alongside humans throughout history. Studying and understanding their movements and behaviors is important for advancing scientific knowledge and benefiting practical applications. In this thesis, we focus specifically on horses, which are key subjects in both computer vision and biological research due to their strength in speed and unique locomotion systems.  Traditional systems for capturing horse motion often rely on attaching sensors or markers to the horse's body. These systems, however, are often limited to constrained environments and difficult to use in natural, unconstrained settings. In contrast, capturing horses using standard video cameras, where horses are observed in their natural environments, presents a more practical solution. However, capturing horses in 3D, specifically the 3D shape and pose, from 2D images is a highly challenging problem due to the ambiguity with only 2D data.  To address these challenges, we propose model-based methods to capture the 3D shape and pose of horses from monocular images or videos. We start by presenting hSMAL, a horse-specific 3D parameterized model, capable of expressing diverse horse shapes, which is learned from 3D scan data. We also demonstrate the practical utility of this model in lameness detection, a critical veterinary task for assessing the well-being of horses. Additionally, we present a comprehensive horse motion dataset, collecting data from horses of varying shapes and performing diverse movements, using dense motion capture markers. This motion capture data allows us to animate hSMAL with real horse movements, providing details about how horses move and also tackling the common issue of limited data in animal research. Building on the proposed model and the dataset, we develop data-driven regression methods, to capture horses in 3D from monocular images and videos in an end-to-end manner. First, we integrate multimodal data, combining video clips and audio. Our findings show that incorporating audio enhances the robustness of the method, especially in situations of visual ambiguity and occlusion. Second, we integrate vision foundation models and disentanglement learning with an on-the-fly synthetic data generation pipeline. The pipeline allows the creation of paired data during network training, facilitating the learning of disentangled feature spaces. Together, these approaches enhance the generalization and adaptability of the method, improving performance on images from various domains and other four-legged animals. Through experiments on both our own collected datasets and public datasets, we demonstrate the effectiveness of the proposed methods in advancing horse-specific capture from monocular images and videos.  This thesis contributes methodologies for capturing horses from standard video cameras, specifically focusing on the 3D shape and pose, opening new possibilities for animal motion capture and analysis.Djur spelar en betydande roll i jordens ekologi och har levt tillsammans med människor genom historien. Att studera och förstå deras rörelser och beteenden är viktigt för att främja vetenskaplig kunskap och gynna praktiska tillämpningar. I detta examensarbete fokuserar vi specifikt på hästar, som är nyckelämnen inom både datorseende och biologisk forskning på grund av deras styrka i hastighet och unika rörelsesystem. Traditionella system för att fånga hästens rörelser förlitar sig ofta på att fästa sensorer eller markörer på hästens kropp. Dessa system är dock ofta begränsade till begränsade miljöer och svåra att använda i naturliga, oinskränkta miljöer. Att fånga hästar med vanliga videokameror, där hästar observeras i sina naturliga miljöer, är däremot en mer praktisk lösning. Men att fånga hästar i 3D, särskilt 3D-formen och posituren, från 2D-bilder är ett mycket utmanande problem på grund av tvetydigheten med endast 2D-data. För att möta dessa utmaningar föreslår vi modellbaserade metoder för att fånga hästars 3D-form och ställning från monokulära bilder eller videor. Vi börjar med att presentera hSMAL, en hästspecifik 3D-parameteriserad modell, kapabel att uttrycka olika hästformer, som lärs från 3D-skanningsdata. Vi visar också den praktiska användbarheten av denna modell för att upptäcka hälta, en viktig veterinäruppgift för att bedöma hästars välbefinnande. Dessutom presenterar vi en omfattande datauppsättning för häströrelser, som samlar in data från hästar med olika former och utför olika rörelser med hjälp av markörer för täta rörelsefångst. Denna motion capture-data tillåter oss att animera hSMAL med riktiga häströrelser, tillhandahålla detaljer om hur hästar rör sig och även ta itu med det vanliga problemet med begränsad data inom djurforskning. Med utgångspunkt i den föreslagna modellen och datamängden utvecklar vi datadrivna regressionsmetoder för att fånga hästar i 3D från monokulära bilder och videor på ett heltäckande sätt. Först integrerar vi multimodal data, kombinerar videoklipp och ljud. Våra resultat visar att inkorporering av ljud ökar robustheten i metoden, särskilt i situationer med visuell tvetydighet och ocklusion. För det andra integrerar vi grundmodeller för vision och inlärning av disentanglement med en pipeline för generering av syntetisk data i farten. Pipelinen gör det möjligt att skapa parad data under nätverksträning, vilket underlättar inlärningen av disentangled funktionsutrymmen. Tillsammans förbättrar dessa tillvägagångssätt generaliseringen och anpassningsförmågan hos metoden, vilket förbättrar prestandan på bilder från olika domäner och andra fyrbenta djur. Genom experiment på både våra egna insamlade datamängder och offentliga dataset visar vi effektiviteten hos de föreslagna metoderna för att främja hästspecifik fångst från monokulära bilder och videor. Denna avhandling bidrar med metoder för att fånga hästar från vanliga videokameror, speciellt med fokus på 3D-formen och posituren, vilket öppnar nya möjligheter för rörelsefångning och analys av djur.QC 20241129</p

Influence of liquid lead and lead-bismuth eutectic on three alumina forming austenitic (AFA) steels through slow strain rate testing

Liquid metal embrittlement (LME) in three newly developed alumina-forming austenitic (AFA) alloys, two 50 kg batches and one 5-ton heat, was studied in the temperature range 350–600 °C in liquid Pb and 140–600 °C in LBE using slow strain rate testing (SSRT) in a low-oxygen environment. No significant decrease in the engineering strain was observed in either environment. However, the presence of secondary cracks along the length of the specimen and brittle intergranular areas on the fracture surfaces indicates that the AFA alloys do show a minor degree of embrittlement above 570 °C. This appears to be related to grain boundary wetting by Pb/LBE. At temperatures below 570 °C, this wetting effect does not seem to be strong enough to induce LME in the alloys, and their ability to form a sufficiently protective oxide means that they remain unaffected by LME. The results indicate that the AFA alloy group can perform sufficiently well in liquid Pb/LBE environments, and long-term testing should be carried out to determine their viability as candidate materials for use in Pb- and LBE-based cooling systems.QC 20241023</p

Embodied carbon saving of reusing concrete elements in new buildings : A Swedish pilot study

Reusing the building elements is the highest possible level of circularity for buildings that must be demolished, potentially slowing down climate change. This study explores the embodied carbon reduction of construction of a pilot building with structural elements of reused concrete. The assessment focuses on applying different methodological approaches and discussing the upscaling opportunities of reusing concrete elements from a global warming potential perspective. The assessment shows large embodied carbon savings compared to conventional building practices like recycling the concrete and building with new low-carbon and prefabricated elements. Embodied carbon saving is also obvious when applying alternative system modelling, future market projection and different allocation approaches of the production emissions of the elements. Finally, the study emphasises the need for further research in evaluating the benefits of reusing structural concrete elements broadly, like including the deconstruction impact related to elements for reuse, to be able to draw general conclusions.QC 20241011</p

Design procedure for estimating the vertical response of end-bearing piles from free field vibrations produced by a nearby surface load

This paper investigates the vertical response of end-bearing piles in a homogeneous isotropic linear elastic soil on a rigid bedrock subjected to a vertical harmonic point load at the soil’s surface. A numerical model is used to compute vibration responses. A novel system of dimensionless parameters is established to bring insight into the influence of the relationships between soil and pile properties on the dynamic pile–soil interaction and to allow for general conclusions to be drawn. The results show the conditions under which the relationship between the axial stiffness of the pile and the stiffness of the soil has a significant influence on the end-bearing pile response. Different pile group configurations are considered where the vertical response is found to be bounded by the single pile response, justifying its use as a conservative estimate for the group response. Finally, an expression including only two dimensionless parameters, the pile slenderness ratio and the pile–soil stiffness ratio, is proposed for calculating an estimation of the vertical response of an end-bearing pile from the free field vibrations.QC 20250203</p

A latent class dynamic discrete choice model for travel behaviour and scheduling

In travel behaviour modelling, latent class models are used to represent underlying discrete groupings of behavioural preferences. The paper presents a latent class extension of a dynamic discrete choice model (DDCM) and applies the model to the problem of activity demand generation and scheduling. The DDCM is a recursive multinomial logit model where agents make sequential decisions in time, maximizing the expected future utility of their decisions in a random utility maximization framework. It generates activities and their associated travel within a full day schedule, endogenously respecting agents' inherent time-space constraints. The latent class DDCM builds on the base model by representing heterogeneous lifestyle preferences. A specification of the model is estimated on a Stockholm travel survey and uses age, income level, gender, car ownership and presence of children in the household as classifying variables. The models result in classes which primarily represent modality styles, finding car-, transit- and bike-primary behavioural groups as well as a multimodal group, each linked with different socio-demographic characteristics. The models improve over non-latent class reference models and provide insight into the structure of heterogeneity in travel behaviour preferences in Stockholm.Part of ISBN 978-1853397233QC 20250304</p

Toward systematic finite element reconstructions of accidents involving vulnerable road users

To combat the global fatality rates among vulnerable road users (VRUs), prioritizing research on head injury mechanisms and human tolerance levels in vehicle-to-VRU traffic collisions is imperative. A foundational step for VRU injury prevention is often to create virtual reconstructions of real-world collisions. Thus, efficient and trustworthy reconstruction tools are needed to make use of recent advances in accident data collection routines and Finite Element (FE) human body modeling. In this study, a comprehensive and streamlined reconstruction methodology, starting from a video-recorded accident, has been developed. The workflow, that includes state-of-the-art tools for personalization of human body models (HBMs) and vehicles, was evaluated and demonstrated through 20 real-world VRU collision cases. The FE models successfully replicated the vehicle damage that was observed in on-scene photographs of the post-impact vehicle, as well as impact kinematics captured in dash cam or surveillance recordings. The findings highlight how video evidence can considerably narrow down the number of plausible impact scenarios and raise the credibility of virtual reconstructions of real-world VRU collision events. More importantly, this study demonstrates how, with an efficient and systematic methodology, FE might be feasible also for large-scale VRU accident datasets

Case study on SAF emissions from air travel considering emissions modeling impact

The environmental impact of air travel, largely driven by fossil-fuel consumption, remains a critical subject of debate. Addressing this challenge requires immediately adopting sustainable practices to mitigate its environmental footprint. While hydrogen and hybrid-electric propulsion technologies show promise for the future, current efforts focus on Sustainable Aviation Fuels (SAF) as a viable near-term solution to reduce aviation emissions while ensuring compatibility with existing aviation infrastructure. This paper examines the environmental impact of air travel, focusing on the emissions associated with conventional fuel and SAF. Using two methodologies, namely the subsonic fuel flow method (SF2) and an improved version of it, the emissions corrected subsonic fuel flow method (EC-SF2), non-CO2 emissions trends are analyzed along a flight trajectory from Stockholm to Bordeaux. The comparison between the two methods underscores the importance of accurate emission modeling, particularly for SAF correction on emission index. The SF2 method reveals that SAF fuels with higher calorific value than conventional fuel increased total HC and CO emissions while decreasing NOx emissions. Conversely, the EC-SF2 method resulted in a more homogeneous emissions reduction trend. Our proposed methodology, which corrects both fuel flow and emission index based on SAF-specific data, could, therefore, offer a more reliable estimation of emissions behavior for SAF. These findings highlight the sensitivity of emissions modeling on environmental assessment.QC 20250218REFMA

From Impact to Insight: Finite Element Modeling of Real-World Head Trauma

Traumatic head injuries represent a major global health burden, affecting up to 70 million people annually world-wide. To study head injury mechanisms and evaluate preventive measures, virtual, anatomically-detailed human surrogates, referred to as Human Body Models (HBMs), can be created using Finite Element (FE) modeling techniques. Such FE models can be used to computationally recreate real-world head traumas to study human response to impact and reveal injury mechanisms. However, since FE is an inherently heavy computational task, there are numerous modeling challenges associated with using FE analysis for this purpose: constitutive models need to be appointed to complex biological tissues, models need to be properly validated, the chosen approach should be feasible in terms of time, and so forth. This doctoral thesis aims to address a few of these difficulties. This thesis is composed of four comprehensive studies, each related to the overall objective of developing new methodologies and models, and further developing existing ones, for in-depth FE reconstructions of real-world head trauma. To emphasize their applicability in head injury research, the four studies also feature in-depth reconstructions of real-world injurious events. In the first study, a male and female pedestrian HBM was developed based on an existing occupant HBM, along with an efficient framework for anthropometric personalization. In the second study, a framework for reconstructing head traumas of pedestrians and cyclists in real-world road traffic accidents was developed, validated and exemplified by reconstructing 20 real-world cases. In the third study, a material model for cranial bone was developed and validated, and used for predicting skull fractures in five fall accidents. Lastly, in the fourth study, the material model was applied to a subject-specific head model, used to conduct an in-depth reconstruction of a workplace fatality to assess the protective effect of construction helmets. Together, these four studies highlight how in-depth FE reconstructions, involving geometrically personalized models of the human body, can provide head injury predictions with striking resemblance to real-world data. When conducted with care, such reconstructions can offer valuable insights into the complex dynamics of head trauma. They can be indispensable tools for evaluating injury prevention strategies, and can potentially be useful within the field of forensic medicine, as they may help open up for objectification of forensic evaluations.Traumatiska huvudskador utgör en stor folkhälsoutmaning, med en årlig förekomst som uppskattas till uppemot 70 miljoner fall världen över. För att studera mekanismerna bakom huvudskador kan virtuella, anatomiskt detaljerade mänskliga surrogatmodeller, eller humanmodeller (eng: Human Body Model, HBM), skapas med hjälp av Finita Element (FE) metoden. Sådana FE-modeller kan användas för att rekonstruera huvudtrauman från verkliga olycksfall numeriskt, för att i sin tur synliggöra skademekanismer bakom skall- och hjärnskador. Det finns dessvärre många utmaningar med att använda FE-analys för detta ändamål: materialmodeller måste formuleras för komplexa biologiska vävnader, FE modeller bör valideras, tillvägagångssättet bör vara tidseffektivt och så vidare. Denna doktorsavhandling ämnar ta itu med några av dessa svårigheter. Avhandlingen består av fyra delstudier, som alla förhåller sig till det övergripande målet att utveckla nya metoder och modeller, samt vidareutveckla  befintliga, för FE-rekonstruktioner av verkliga huvudtrauman. För att belysa deras tillämpning i huvudskadeforskning, behandlar de fyra studierna även rekonstruktioner av verkliga olycksfall. I den första studien utvecklades en manlig och kvinnlig fotgängar-HBM baserat på en befintlig passagerar-HBM, tillsammans med ett effektivt verktyg för att rätta till en HBMs antropometri. I den andra studien utvecklades en metodologi för att rekonstruera huvudtrauman i trafikolyckor (gångtrafikanter eller cyklister). Metodologin validerades genom att rekonstruera 20 verkliga olyckor. I den tredje studien utvecklades och validerades en materialmodell för mänskligt skallben, som senare användes för att prediktera skallfrakturer i fem verkliga fallolyckor. Materialmodellen applicerades på en individanpassad huvudmodell, som också användes i den fjärde studien, där en rekonstruktion av en arbetsplatsolycka genomfördes för att utvärdera skyddshjälmars effektivitet. Tillsammans belyser dessa fyra studier hur FE-rekonstruktioner, som involverar individanpassade biomekaniska FE-modeller, kan förutsäga huvudskador med slående likhet med verkliga data. När rekonstruktioner genomförs noggrant kan de hjälpa till att åskådliggöra den komplexa dynamiken bakom skall- och hjärnskador. De kan vara oumbärliga verktyg för att utvärdera skadeförebyggande åtgärder och undersöka orsakssamband inom rättsmedicinska sammanhang.QC 2025-04-25</p

Fundamentals of Interactions between Cellulose Materials and its Implications on Properties of Fibrous Networks

Fundamental research plays a pivotal role in the development of sustainable solutions that benefit both our environment and everyday lives. Cellulose, as an abundant and renewable resource, holds immense potential for sustainable applications. However, navigating the complexities of molecular and supramolecular structure of cellulose poses significant challenges in harnessing its full potential. By delving into fundamental research, we aim to uncover the underlying mechanisms governing cellulose interactions, paving the way for innovative advancements in sustainable material development.This thesis uncovers the intricate relationship between fundamental research and applied methodologies by showing how molecular contact and structure at the interface of cellulose-rich materials will control the development of the macroscopic mechanical properties of networks from cellulose-rich fibres. The study encompasses various facets, ranging from the development of model materials for studying interfacial interactions to the preparation of fibrous networks with tailored properties.In the initial part of the work the research delves into the development of model materials to investigate interactions at smooth interfaces of regenerated cellulose. The study reveals the crucial role of the making and breaking of cellulose interface, or sometimes interphase, in the development of adhesive joints. Experimental findings demonstrate how chemical additives influence the interactions between cellulose surfaces, thereby modulating the structural and adhesive properties at the interface. Furthermore, by utilizing model materials, insights are gained into fibre-fibre interactions and the influence of surface treatments on network formation and mechanical performance. Lastly, the research focused on investigating the preparation of fibrous networks at different densities and amount of adsorbed additives, providing a comprehensive understanding of how network density and composition affect mechanical properties of the networks.This work not only exemplifies a synergistic approach, where fundamental insights into molecular contacts and interface structures are translated into practical applications for enhancing macroscopic properties but also highlights the importance of integrating fundamental and applied methodologies in molecular engineering, offering novel strategies for advancing sustainable paper production practices and contributing to the attainment of sustainable development goals.Grundläggande forskning spelar naturligtvis en avgörande roll i utvecklingen av hållbara materiallösningar och processer som gynnar både vår miljö och vårt vardagsliv. Cellulosa, som är en förnyelsebar och rikligt tillgänglig råvara, har också en enorm användnings potential i olika typer av hållbara material. Cellulosan har dock en avancerad och komplicerad molekylär och över molekylärstruktur och det är därför svårt att till fullo utnyttja den inneboende potentialen hos denna fascinerande råvara. Genom att fördjupa oss i och klarlägga de molekylära mekanismer som ligger till grund för växelverkan mellan cellulosarika ytor har vi skapat en grundförutsättning för att kunna utnyttja cellulosans inneboende egenskaper i olika typer av fiberbaserade nätverk . Resultaten i avhandlingen understryker den komplicerade och användbara kopplingen som finns mellan grundläggande förståelse och praktiska tillämpningar genom att visa hur den molekylära kontakten och strukturen i gränsytan mellan två cellulosa-rika ytor kommer att kontrollera de makroskopiska egenskaperna hos nätverk ifrån cellulosa rika fibrer. Studierna i avhandlingen omfattar olika aspekter, allt ifrån utvecklingen av väldefinierade och nm-jämna modellmaterial, för att studera molekylära växelverkai gränsytan mellan två cellulosa ytor, till framställningen av fibrösa nätverk med skräddarsydda egenskaper.I den första delen av arbetet har fokus legat på att utveckla väl karakteriserade modellmaterial och väldefinierade metoder för att klarlägga växelverkan i gränsytan eller gränsfasen mellan två cellulosa ytor. Resultaten visar också hur tillsats kemikalier påverkar växelverkan mellan cellulosa ytor och hur valet av kemikalier kan användas för att styra de strukturella och adhesiva egenskaperna hos gränsytan. Genom att använda våra modellmaterial har det också varit möjligt att bättre förstå de grundläggande mekanismerna som kontrollerar fiber-fiberväxelverkningar och därigenom hur tillsatskemikalier eller fibermodifieringar påverkar bildandet av en fiber/fiberfog och hur det i sin tur kontrollerar de makroskopiska mekaniska egenskaperna hos fibernätverket. I den sista delen av arbetet undersöktes hur olika mängder av fysikaliskt adsorberade styrkekemikalier och nätverks densiteter påverkar slutegenskaperna hos fibernätverk ifrån olika typer av fibrer. Resultaten visar att tillsatskemikalierna fortfarande har relativt sett stor positiv påverkan på de mekaniska egenskaperna hos nätverken, trots höga densiteter, vilket igen understryker vikten att klarlägga molekylära växelverkningar i gränsytan mellan fibrerna i ett fibernätverk.Sammantaget visar detta arbete inte bara hur grundläggande insikter om molekylära växelverkningar och gränsytsstrukturer har direkta praktiska tillämpningar för att förbättra makroskopiska egenskaper hos fibernätverk, utan det betonar också vikten av att integrera grundläggande och tillämpade metoder för skapa nya eller förbättrade biobaserade och recirkulerbara material.QC 2024-04-08</p

Förbättra Försäkringspremie med a Priori Skattning och Skadehistorik

Accurate claim frequency estimates are central in non-life insurance modelling. Industry practice relies on a prior rating obtained from a GLM that uses static features such as building area, construction type, and age at inception.However, a policy’s actual claim history may deviate systematically from this prior,motivating the use of experience rating techniques-methods that refine the prior by learning from past claims. This thesis investigates how experience rating can be used to refine the prior claim frequency estimate,using a policy's own claim history.Three approaches are implemented and explored: (i) a Bühlmann-Straub credibility model with Poisson claim counts, (ii) a GLM that uses previous claim counts and prior estimates as covariates,(iii) an observation-driven dynamic Poisson–gamma state–space model, which is a models the mean of claim frequency by an AR-gamma model. The analysis is conducted on a dataset of annual records for commercial policies, each record paired with the insurer’s prior claim frequency estimate. All three approaches outperformed the baseline prior estimate.The dynamic model achieves the best overall performance, the GLM ranks second,and the Bühlmann-Straub model comes third.Performance is also examined for specific subsets of the data.The credibility model excels for extreme outliers,the GLM performs best for policies with long, moderately risky histories,and the dynamic model remains consistently strong across most scenarios.In summary, these outcomes confirm that integrating individual claim experience can effectively improve frequency predictions and, in turn, enhances risk assessment for individual policies.Väl underbyggda skattningar av skadefrekvens är centrala i sakförsäkrings-modellering.Branschpraxis bygger på en skattning från en Generalized Linear Model (GLM) som använder egenskaper som byggnadsyta, byggnadstyp och byggnadsålder vid teckningstillfället.En försäkrings skadehistorik kan dock systematiskt avvika från skattningen, vilket motiverar användningen av experience rating – metoder som förbättrar skattningen genom att lära av tidigare skador. Denna avhandling undersöker hur experience rating kan användas för att förbättra frekvensprognosen med hjälp av en försäkrings egen skadehistorik.Tre metoder implementeras och analyseras:(i) en Bühlmann-Straub-kredibilitetsmodell med Poisson fördelning,(ii) en GLM som använder tidigare skadeantal och frekvensprognosen som kovariater,(iii) en observation-driven dynamic Poisson–gamma state–space modell som modellerar skadefrekvensens medelvärde med en AR-gamma process.Analysen genomförs på ett dataset med årliga skadehistorik för kommersiella fastighetsförsäkringar, tillsammans med modellerad skadefrekvens från försäkringsgivaren. Alla tre metoder överträffade den ursprungliga frekvensprognosen.Den dynamiska modellen uppnår den bästa totalprestationen, GLM:en blir tvåa och Bühlmann-Straub-modellen tredje.Prestationen testas också för specifika delmängder av data.Kredibilitetsmodellen utmärker sig för avvikande försäkringar,GLM:en presterar bäst för försäkringar med långa tidsserier, och någorlunda förväntade skadeutfall.Den dynamiska modellen är konsekvent stark i de flesta scenarier.Sammanfattningsvis bekräftar resultaten att integrering av individuell skadehistorik effektivt kan förbättra frekvensprognoserna och därmed förbättra riskbedömningen för enskilda försäkringar