多个开源姿态检测模型项目，上手即用，实测可行！

news2024/11/26 12:17:13

编辑：OAK中国
项目来源：oakchina.cn
喜欢的话，请多多👍⭐️✍

▌前言

Hello，大家好，这里是OAK中国，我是助手君。

我发现今年有不少朋友都想做姿态检测，正好我们也有不少客户做过这种项目，可以分享给大家作为参考。

本篇博客内容主要分为两个部分：

  • 姿态检测的应用领域
  • 姿态检测的开源项目

试过好用的朋友，记得三连一下喂~
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温馨提示：本文所列的所有项目都需要运行在OAK相机上！如果你初次听说OAK相机，可以查看这篇博客或这个页面了解一下哦~

▌应用领域

1.人体运动分析

姿态估计技术利用深度学习和机器学习算法，通过分析运动员的姿态和动作来提取关键的动作指标。例如，可以估计运动员的关节角度、身体姿势、动作流畅性等，从而评估技术的准确性和效率。

比如在2021年的OpenCV AI竞赛中有个参赛团队就用OAK相机做了一个乒乓球运动分析系统。

打乒乓球动作分析系统

不仅可以记录双方的运动姿态，还可以记录拍球数。👇
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除了可以分析乒乓球，还可以分析篮球。
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以及篮球的运动轨迹！
请添加图片描述

以上动图来源于这个视频>>

还有很多其他运动项目其实也可以用到这项技术去分析运动员的动作姿态，从而评估运动员的技能水平，改进动作动作，优化训练计划。

2.虚拟健身教练

许多人在健身房中进行训练时，可能会因为缺乏正确的姿势和技术指导而造成不良习惯或受伤。为了解决这个问题，一些健身公司利用姿态估计技术开发了虚拟健身教练系统。

比如这个2021年OpenCV AI竞赛的参赛项目，AI瑜伽私教Sofia，可以检测动作，然后根据预设规则（内置程序）对其进行评分。👇
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搭配APP使用效果更佳哦！
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详细AI瑜伽教练演示效果请查看这个视频

除了瑜伽教练外，姿态识别几乎可以用在健身房的大部分场景里，可以检测出用户的动作是否准确。
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还能统计运动次数。
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这个项目是开源的哦，请查看后文的【38】号项目，这个项目的视频请查看此处。

这种系统通过使用深度传感器（如OAK-D深度相机）捕捉用户的运动，并借助姿态估计算法，实时分析用户的姿势和动作。系统根据预设的标准姿势和技术要求，与用户的实际姿势进行对比和评估。然后，它可以提供实时反馈和指导，帮助用户调整姿势，纠正错误，并确保他们在训练过程中保持正确的姿势。

3.视频游戏控制

可以用于游戏控制，通过捕捉玩家的身体动作和姿势，将其实时映射到游戏中的虚拟角色，实现身体动作控制游戏的交互方式。
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比如有段时间很火的体感游戏，就是一种利用姿态检测技术与视频游戏结合的互动娱乐形式。它通过使用摄像头、深度传感器或控制器等设备，实时捕捉玩家的身体动作和姿势，并将其转化为游戏中的角色动作。
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4.安防监控

可以用于安防监控中，检测异常人员的运动姿态，从而提高安全性。
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此外，还可以用于识别可疑行为或潜在窃贼，当有人试图翻越围墙或攀爬建筑物时，姿态检测系统可以分析其姿态和动作，识别出异常行为，并触发警报。

5.交通事故分析

可以用于分析驾驶员的姿态和动作，帮助评估驾驶行为是否存在异常或危险。通过分析驾驶员的身体姿势、头部方向、手部动作等指标，可以判断驾驶员是否分心、疲劳、违规操作或不适当行为，这些因素可能导致交通事故的发生。
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6.医疗诊断

可以结合远程医疗技术，实现对患者的远程监测和指导。通过患者佩戴传感器或使用摄像头进行姿态检测，医疗人员可以远程监测患者的姿势、运动和生理指标。这有助于远程医疗团队对患者进行定期评估、调整治疗方案，并提供实时的指导和支持。

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▌开源项目

以下项目均来自这个页面

【02】号项目

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Blazepose姿态识别。但这个示例目前发现一个bug，脸在画面特别大的时候就会出错，详情>>，改进后的代码查看>>。

查看github

【06】号项目

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Cortic Technology的图形化编程，可将OAK与乐高机器人搭配。查看视频

查看github
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【07】号项目

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追踪单个人体姿态估计。

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【36】号项目

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MoveNet单人姿态识别。

查看github

【38】号项目

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Quickium Gym：智能健身训练系统，查看视频。

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【53】号项目

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ONNX-HRNET多个人体姿态估计

查看github

【59】号项目

在这里插入图片描述
Luxonis官方出的姿态识别示例，但是比较卡，建议使用【36】MoveNet单人姿态识别。

查看github

【65】号项目

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movenet人体姿态检测 C++示例。

查看github

【73】号项目

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YoloV5 Pose姿态识别。（320*320分辨率下15pfs）

下载项目

【74】号项目

在这里插入图片描述
YoloV8 Pose姿态识别。（320*320分辨率下30pfs）

下载项目

▌参考资料

https://docs.oakchina.cn/en/latest/
https://www.oakchina.cn/selection-guide/

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