基于Intel Chainer 和姿势检测的动作识别(人体、面部、手部关键点识别动作识别)

项目概述

目标
  • 开发一个能够实时或近实时识别特定动作的系统,如运动姿势、表情变化或手势控制。
  • 实现对人体关键点的精确追踪,以便于分析和理解人的动态行为。
技术栈
  • Intel硬件:可能使用Intel的高性能计算平台,如Xeon处理器或Movidius神经计算棒(NCS),后者专为边缘设备上的深度学习推理设计。
  • Chainer:这是一个灵活且强大的深度学习框架,可以无缝集成到项目中,用于模型训练和推理。
  • 姿势检测模型:可能基于OpenPose或其他类似模型,这些模型被训练来识别并追踪多个关键点,如关节、面部特征或手指位置。
关键组件
  1. 数据收集:收集大量标记的数据集,用于训练模型识别不同的人体、面部和手部姿势。
  2. 模型训练:使用Chainer框架在Intel平台上训练深度学习模型,优化性能和准确性。
  3. 实时处理:实现模型在实时视频流中的应用,可能需要优化算法以适应不同的光照条件和背景。
  4. 关键点识别:算法应能准确地定位和追踪人体、面部和手部的关键点。
  5. 动作分类:基于关键点的轨迹和配置,识别和分类特定动作。
  6. 反馈机制:可能包括可视化输出或动作识别后的响应,如在健身应用中提供实时指导。
应用场景
  • 健身与健康:在健身应用程序中提供实时姿势纠正,帮助用户提高锻炼效果和预防伤害。
  • 虚拟现实/增强现实:用于交互式游戏或培训模拟,提高沉浸感和互动性。
  • 人机界面:在无需接触的环境中控制设备,如智能家居或工业自动化场景。
  • 医疗康复:监测患者的身体运动,评估康复进展或辅助治疗。

结论

此类项目结合了先进的硬件加速能力和现代深度学习技术,旨在创建高度准确和响应迅速的动作识别系统。随着技术的进步,这种系统可以在多个行业中找到广泛的应用,改善用户体验并增加安全性。

如果你正在考虑实施这样的项目,你需要准备大量的训练数据,选择合适的硬件平台,并熟练掌握Chainer框架的使用。此外,考虑到Intel和Chainer在开发过程中可能提供的优化工具和支持,你可能还需要与这两个组织的技术文档和社区资源保持同步。

环境要求

  • Python 3.0+
  • Intel Chainer
  • NumPy
  • Six
  • Swig
  • Matplotlib
  • OpenCV
  • COCO API

目录结构

  • ActionRecognition

    • Actions
  • data

    • KTH
    • dpt
    • jabbing
  • datasets

    • coco
    • KTH
    • UCF101
  • img

  • PosturalRecognition

    • models
    • test
    • train
  • result

安装 COCO API、

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI/
make
python setup.py install
cd ../../

如果在windows系统上安装,必须将VS中的VC++添加到系统PATH,否则会出现找不到相应文件。

获取COCO数据集

mkdir datasets
cd datasets

mkdir coco
cd coco

wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip

unzip train2017.zip
unzip val2017.zip
unzip annotations_trainval2017.zip

rm -f train2017.zip
rm -f val2017.zip
rm -f annotations_trainval2017.zip

在Intel devcloud 上应该检查解压完全完成后才可以删除压缩包

若需要训练,必须先做数据预处理,在预处理之后执行文件即可。

python3 train_coco_pose_estimation.py

测试

python PosturalRecognition/test/get_person_pose_array.py

动作识别

训练

python ActionRecognition/train_action_from_pose.py

测试

通过get_person_pose_array获取信息,然后运行

python ActionRecognition/test_action_from_pose.py

其中,person02_boxing_d2_uncompperson05_walking_d1_uncomp 需要预先通过 PosturalRecognition/test/VideoCapture.py 进行预处理

最后输出动作发生的概率

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