Нейросеть для фиксации движения людей методом компьютерного зрения
Инновационная система захвата и анализа движений человека в режиме реального времени, основанная на алгоритмах глубокого обучения и компьютерного зрения, способная точно отслеживать положение тела, мимику и жесты без использования специальных маркеров или дополнительного оборудования.
Основные функции
- Высокоточное отслеживание скелетной модели человека в режиме реального времени
- Распознавание и классификация до 120 ключевых точек тела, включая мелкую моторику рук и мимику лица
- Одновременное отслеживание до 20 человек в кадре с сохранением точности
- Классификация и анализ типов движений и действий
- Преобразование видеозахвата в данные для 3D-анимации
- Фиксация микродвижений и динамики изменения положения тела
- Определение биометрических параметров человека (рост, пропорции тела)
- Анализ походки и характерных особенностей движения
- Оценка эргономики рабочих движений и выявление потенциально опасных поз
- Работа с любыми видеоисточниками без специального оборудования
- Экспорт данных в стандартные форматы для 3D-анимации и моделирования
- Возможность ретроспективного анализа видеоматериалов
Для кого подходит
- Решение идеально для разработчиков видеоигр и анимационных студий, позволяя значительно ускорить процесс создания реалистичных движений персонажей без дорогостоящего оборудования.
- Режиссеры и специалисты по визуальным эффектам получат инструмент для быстрого прототипирования сцен с цифровыми актерами.
- Спортивные тренеры и реабилитологи смогут проводить детальный биомеханический анализ движений для улучшения техники и контроля восстановления.
- Производственные предприятия оценят возможность автоматизированного контроля эргономики рабочих мест и соблюдения техники безопасности.
- Хореографы и танцевальные студии получат цифровой инструмент для анализа и совершенствования танцевальных движений.
- Системы безопасности и видеонаблюдения приобретут новый уровень аналитических возможностей.
- Исследователи в области человеческого поведения и социального взаимодействия получат объективный инструмент для количественного анализа невербальной коммуникации.
- Разработчики AR/VR приложений смогут создавать более реалистичное взаимодействие с виртуальной средой.
Как это работает:
Система базируется на многоуровневой архитектуре глубоких сверточных нейронных сетей, оптимизированных для обработки видеопотока в режиме реального времени:
- Предварительная обработка входящего видеосигнала с выделением человеческих фигур
- Определение положения ключевых точек скелета с использованием алгоритмов структурного анализа
- Трехмерная реконструкция положения тела на основе монокулярного видео
- Отслеживание последовательности движений с учетом временной составляющей
- Классификация типовых действий и распознавание сложных последовательностей движений
- Фильтрация и оптимизация результатов для устранения шумов и повышения стабильности
Система базируется на многоуровневой архитектуре глубоких сверточных нейронных сетей, оптимизированных для обработки видеопотока в режиме реального времени:
- Предварительная обработка входящего видеосигнала с выделением человеческих фигур
- Определение положения ключевых точек скелета с использованием алгоритмов структурного анализа
- Трехмерная реконструкция положения тела на основе монокулярного видео
- Отслеживание последовательности движений с учетом временной составляющей
- Классификация типовых действий и распознавание сложных последовательностей движений
- Фильтрация и оптимизация результатов для устранения шумов и повышения стабильности
"Умная камера". Распознавание без передачи видеопотока на сервер.
Преимущества:
- Высокая точность отслеживания движений без использования специализированного оборудования
- Работа с обычными видеокамерами, включая веб-камеры и смартфоны
- Устойчивость к различным условиям освещения и частичным перекрытиям
- Минимальная задержка обработки — менее 30 мс на кадр
- Значительная экономия бюджета и времени на создание анимации
- Отсутствие необходимости в специально оборудованных помещениях
- Возможность ретроспективного анализа архивных видеоматериалов
- Простая интеграция с существующими рабочими процессами и программами
- Повышение безопасности и эргономики на производстве
- Объективизация оценки движений в спорте и реабилитации
- Масштабируемость от персонального использования до промышленного применения
Технические характеристики:
- Точность определения положения ключевых точек: до 5 мм при оптимальных условиях
- Частота обработки: до 60 кадров в секунду на стандартном видеопотоке (1080p)
- Поддерживаемые форматы входного видео: MP4, AVI, MOV, WebM, RTSP-потоки
- Минимальные требования к оборудованию: CPU 4 ядра, 8 ГБ оперативной памяти (для базовой версии)
- Оптимальная конфигурация: NVIDIA GPU с поддержкой CUDA (4+ ГБ VRAM)
- Экспорт данных в форматах: FBX, BVH, JSON, CSV
- Поддерживаемые платформы: Windows 10/11, Linux, macOS
- Варианты развертывания: локальное приложение, облачный сервис, гибридная модель
- API для интеграции: REST, Python SDK, Unity plugin, Unreal Engine plugin
- Минимальное разрешение человека в кадре: 100x200 пикселей для базового трекинга
- Задержка обработки: 15-30 мс на кадр (зависит от конфигурации)
- Объем занимаемой памяти базовой модели: 350 МБ
Разработка систем
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
для бизнеса на основе искуственного интеллекта
От анализа данных до внедрения AI-решений. Максимальная точность, оптимизация и поддержка
Ограничения:
- Точность отслеживания может снижаться при значительном перекрытии людей в кадре или в условиях слабого освещения.
- Система может испытывать сложности с отслеживанием нестандартных движений или экстремальных поз, не представленных в обучающей выборке.
- Плотная или свободная одежда, скрывающая контуры тела, может снижать точность определения ключевых точек. Отслеживание мелкой моторики пальцев требует видео высокого разрешения с близкого расстояния.
- Определение абсолютной глубины (Z-координаты) имеет меньшую точность при монокулярной съемке, для прецизионных задач рекомендуется использование стереокамер.
- При быстрых движениях возможно небольшое размытие отслеживания.
- Качество работы зависит от вычислительной мощности используемого оборудования — на менее производительных системах может потребоваться снижение разрешения или частоты кадров для сохранения работы в реальном времени.
- Облачная версия требует стабильного интернет-соединения с минимальной задержкой.
Ограничения:
- Точность отслеживания может снижаться при значительном перекрытии людей в кадре или в условиях слабого освещения.
- Система может испытывать сложности с отслеживанием нестандартных движений или экстремальных поз, не представленных в обучающей выборке.
- Плотная или свободная одежда, скрывающая контуры тела, может снижать точность определения ключевых точек. Отслеживание мелкой моторики пальцев требует видео высокого разрешения с близкого расстояния.
- Определение абсолютной глубины (Z-координаты) имеет меньшую точность при монокулярной съемке, для прецизионных задач рекомендуется использование стереокамер.
- При быстрых движениях возможно небольшое размытие отслеживания.
- Качество работы зависит от вычислительной мощности используемого оборудования — на менее производительных системах может потребоваться снижение разрешения или частоты кадров для сохранения работы в реальном времени.
- Облачная версия требует стабильного интернет-соединения с минимальной задержкой.