MoveNet单人姿态追踪：深度AI硬件上的高效应用

depthai_movenet MoveNet Single Pose on DepthAI

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depthai_movenet

项目介绍

MoveNet单人姿态追踪项目是一个在DepthAI硬件（如OAK-1、OAK-D等）上运行的开源项目。该项目利用Google的MoveNet模型，通过卷积神经网络对RGB图像进行处理，实时预测单个人的关节位置。MoveNet模型有两种变体：Lightning和Thunder，后者虽然速度较慢，但精度更高。MoveNet通过智能裁剪技术，基于前一帧的检测结果对当前帧进行裁剪，从而在保持速度的同时显著提高预测质量。

项目技术分析

架构：主机模式 vs 边缘模式

MoveNet项目支持两种运行模式：主机模式和边缘模式。这两种模式的主要区别在于裁剪算法的运行位置：

主机模式：裁剪算法在主机CPU上运行。此模式允许使用图像或视频文件作为输入。主机与设备之间的信息流是双向的，主机不仅发送帧或裁剪指令到设备，还接收设备返回的裁剪结果。边缘模式：裁剪算法在MyriadX上运行。在这种模式下，MoveNet的所有功能模块（推理、裁剪区域确定、裁剪）都在设备上执行。主机与设备之间仅交换人体关键点和可选的摄像头视频帧。

安装与运行

通过以下命令安装所需的Python包：

python3 -m pip install -r requirements.txt

运行示例：

python3 demo.py -e # 在边缘模式下运行Thunder模型

模型

MoveNet模型由PINTO从原始模型生成，目前支持Thunder V3和Lightning V3两种版本。这些模型经过轻微调整以适应DepthAI的ImageManip节点对交错图像的不支持。

项目及技术应用场景

MoveNet单人姿态追踪技术在多个领域具有广泛的应用前景：

健身与运动分析：实时监测用户的运动姿态，提供即时的反馈和改进建议。虚拟现实与增强现实：在VR/AR应用中，实现更自然的人机交互。医疗康复：帮助患者进行康复训练，实时监控动作的准确性。安全监控：通过姿态分析，识别异常行为或危险动作。

项目特点

高效裁剪技术：MoveNet通过智能裁剪技术，显著提高了预测质量，同时保持了较高的处理速度。灵活的运行模式：支持主机模式和边缘模式，用户可以根据需求选择最适合的运行方式。易于集成：代码结构清晰，分为MovenetDepthai和MovenetRenderer两个类，便于用户进行二次开发和定制。丰富的示例：项目提供了多个应用示例，如旗语识别、瑜伽姿态分类和手部聚焦等，帮助用户快速上手。

结语

MoveNet单人姿态追踪项目不仅在技术上具有创新性，而且在实际应用中展现了巨大的潜力。无论你是开发者、研究人员还是技术爱好者，这个项目都值得你深入探索和使用。立即体验MoveNet，开启你的姿态追踪之旅吧！

depthai_movenet MoveNet Single Pose on DepthAI

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/depthai_movenet