关于摄像头动作捕捉的方案选择

2023-09-13 17:15:37 +08:00
 cocoZombie

兄弟们,我今天接到公司的需求,头大。 公司要搞一套动作捕捉方案,但是我对动捕完全不懂啊,领导让我找解决方案,所以来这里想询问一下大家的意见。

业务描述:
必须使用摄像头录像,并在画面中捕捉特定人的骨骼信息,比如头部,手肘,大腿等。优先选择普通的 webcam

基本需求:

  1. 基于摄像头的动作捕捉方案。
  2. 只捕捉一个人,如果出现多人则会忽略多出来的人。
  3. 能获取特定部位的二维坐标信息,比如大腿在平面坐标系中的位置。
  4. 获取关节的夹角。
  5. 判断当前的姿态,比如:走路,下蹲,跳跃等。
  6. 能获取人的位置信息,看他走到了哪里。

有朋友有这方面的经验吗?
领导说是找一下开源的 SDK 。
我今天搜了下,发现可以使用第三方的 RGB-D 深度摄像头并配合其 SDK 进行开发,比如奥 bi 的一些摄像头,他们有现成的解决方案。
开源 SDK 的话我搜到了 openPose ,不过我们的需求需要我们自己再开发。

求大佬们指点迷津

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所在节点    程序员
16 条回复
codeself
2023-09-13 17:24:05 +08:00
你啥技术栈?这属于自己是谁都没介绍明白
israinbow
2023-09-13 17:29:32 +08:00
纯视觉动补 mediapipe 一把梭, 你举得问题都是业务, 动不出来的数据看一眼就知道怎么处理了, 剩下的自己琢磨去.
kera0a
2023-09-13 17:35:11 +08:00
可以用 OpenPose ,1 、2 、3 、4 都非常简单。5 、6 估计得琢磨下不好搞
Bown
2023-09-13 17:36:14 +08:00
开源的话 Google 的 Mediapipe 还不错,可以直接体验 Web 端 Demo 看是否满足需求 https://mediapipe-studio.webapps.google.com/home
israinbow
2023-09-13 17:39:06 +08:00
@kera0a #3 相机标定个坐标系, 纯肢体坐标判断就能实现.
cocoZombie
2023-09-13 17:51:36 +08:00
@codeself 我们的项目最终是要嵌入到 HTML 中。
cocoZombie
2023-09-13 17:52:15 +08:00
@israinbow 好的,谢谢
cocoZombie
2023-09-13 17:52:30 +08:00
@Bown 明白了,谢谢,我去琢磨一下
KaliZ
2023-09-13 20:07:42 +08:00
我试图把需求分个类:
2:目标跟踪
3 、4:姿态估计
5:行为识别

19 年使用 OpenPose 和图卷积网络做过 3 、5 ,精度不大符合预期😐
ysc3839
2023-09-14 00:40:12 +08:00
要嵌入网页的话,基本就只有 Tensorflow 相关的可用了,其他框架似乎都得在 native 应用跑的
ysc3839
2023-09-14 00:51:45 +08:00
模型大概可以选 MoveNet ,搜了下有现成的项目 https://github.com/szczyglis-dev/js-ai-body-tracker
cocoZombie
2023-09-14 08:57:27 +08:00
@KaliZ 好的,谢谢。openpose 的优先级降低了
cocoZombie
2023-09-14 08:58:42 +08:00
@ysc3839 非常感谢,其实也不是非 html 不可。我们的项目是基于 electron 框架的 PC 桌面端应用。
Winner4good
2023-09-14 09:07:44 +08:00
可以看看是否符合你的需求,<amp-youtube data-videoid="vOeI9Tc4-3A" layout="responsive" width="480" height="270"></amp-youtube>
cocoZombie
2023-11-01 16:25:25 +08:00
@Winner4good 谢谢,确实可以,不过我最终选择了 MediaPipe
cocoZombie
2023-11-01 16:29:46 +08:00
一个半月过去了,更新一下近况
我们最终选择了 MediaPipe ,目前基本符合我们的需求。
MediaPipe 可以提供所有的关节点信息,并且我们可以根据这些信息计算出夹角,根据夹角可以计算出姿态。
位置信息也会在 MediaPipe 的返回信息中呈现,可以根据这些信息计算位移。
不过位置信息我们目前不是很需要,我个人感觉位置信息计算位移并不精确,等待后续开发时再更新此贴。

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