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GoPose人工智能运动分析软件可用于比赛、训练、科研等场景，其优势是无接触式测量和快速反馈。

Primary LanguagePythonOtherNOASSERTION

GoPose人工智能运动分析软件

  • GoPose可以自动进行人体姿态25个关键点识别，方便进行运动技术分析，提供关节角度、位移速度等常用运动学结果，帮助运动员、教练员及体育科研工作者快速得到基础分析结果。
  • GoPose可用于比赛、训练、科研等场景，其优势是无接触式测量、快速反馈、免费开源等，解决QUA..SYS等实验室设备需复杂穿戴、F***move人工智能运动分析系统等软件使用价格高昂等问题，帮助广大基层教练员、运动员科学化训练。GoPose存在的劣势主要是软件安装使用需要一定电脑知识、对电脑系统CPU显卡等有一定要求、更多功能需要完善更新。

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项目背景

  • 那年做毕业论文，用北体的视迅软件，半年时间逐帧逐点手动标记运动员的关键点，最终顺利完成论文，非常感谢视迅
  • 但手动标点使人非常疲惫，并且会耗费大量时间，不利于运动训练中给运动员即时反馈。“如果有自动识别关键点的功能该多好”的想法那时诞生
  • 最近闲，实现一下当年的想法

安装配置

1 环境

  • python3.7(其他版本会报错 2021年8月)
  • 推荐Window10、CUDA11.2

2 下载GoPose

  • Windows：Download ZIP或使用GitHub桌面等
  • cmd控制台，按需求文档GoPose/requirements.txt安装库

3 配置姿态估计模块

  • 下载安装OpenPose（官方文档、bilibili、bilibili快速安装）
  • 进入自己建的build文件夹，将openpose/build/内的bin文件夹复制到GoPose/resource/中，替换同名文件
  • 将openpose文件夹中，models文件夹复制到GoPose/resource/中，替换同名文件,目前只用到pose/body25/pose_iter_584000.caffemodel
  • openpose/build/python/openpose/Release/内3个文件复制到GoPose/resource/内替换
  • openpose/build/x64/Release/内的openpose.dll复制到GoPose/resource/内替换

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bin文件夹图示

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models文件夹图示

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resource文件夹图示

使用方法

  • 运行GoPose.py文件
  • 使用演示
  • 查看坐标点折线图、快速修正坐标点、对坐标点进行滤波平滑：
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  • 可将运动学结果导出，用于统计记录：
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  • 可将坐标点导出用于进一步分析：
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  • 运动训练监控：训练场上快速查看技术动作及运动学结果，及时反馈给教练员、运动员：
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姿态估计结果

Results on COCO test-dev 2015:

AP @0.5:0.95 AP @0.5 AP @0.75 AP medium AP large
61.8 84.9 67.5 57.1 68.2

Results on MPII full test set:

Head Shoulder Elbow Wrist Hip Knee Ankle Ave
91.2 87.6 77.7 66.8 75.4 68.9 61.7 75.6

未来要做的

  • 滤波平滑功能：管理器-单击解析点修正并勾选-显示窗口-右键解析点名称
  • 坐标点折线图中快速修改功能：管理器-勾选解析点修正-显示窗口-右键解析点名称
  • 手动标点功能
  • 更多的运动学结果
  • 合成三维坐标点功能
  • 完善摄像头采集功能
  • 显示坐标点轨迹模式
  • 更多的人体惯性参数模型
  • '测试对象'信息栏的应用
  • 根据硬件情况，可选增加手部和面部关键点识别，全部135个关键点
  • 更精确、速度更快的姿态估计

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版权许可协议

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