- 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。
- python3.7(其他版本会报错 2021年8月)
- 推荐Window10、CUDA11.2
- 项目地址:https://github.com/chenxh5678/GoPose
- Windows:项目地址中Download ZIP
- cmd控制台,按需求文档
GoPose/requirements.txt
安装库
- 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
- 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:
- 可将运动学结果导出,用于统计记录:
- 可将坐标点导出用于进一步分析:
- 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:
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 |
- 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
https://github.com/chenxh5678/GoPose
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