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Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose 使用教程

2024-09-13 01:20:02作者:房伟宁

1. 项目介绍

Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose 是一个基于骨骼的实时在线动作识别项目,通过逐帧关节数据进行分类和识别,适用于安全监控等场景。该项目结合了 OpenPose 进行实时姿态估计,使用 DeepSort 算法进行多人跟踪,并通过深度神经网络(DNN)对每个检测到的人进行动作识别。

主要功能

  • 实时姿态估计:使用 OpenPose 进行人体姿态估计。
  • 多人跟踪:通过 DeepSort 算法实现多人场景下的在线跟踪。
  • 动作识别:基于单帧关节数据,使用 DNN 进行动作识别。

依赖项

  • Python >= 3.5
  • OpenCV >= 3.4.1
  • sklearn
  • tensorflow & keras
  • numpy & scipy
  • pathlib

2. 项目快速启动

2.1 克隆项目

首先,克隆项目到本地:

git clone https://github.com/LZQthePlane/Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose.git
cd Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose

2.2 下载预训练模型

下载 OpenPose 的预训练模型,并将其放置在相应目录下:

./download.sh

2.3 运行项目

使用以下命令启动项目,默认使用摄像头进行实时动作识别:

python main.py

如果需要测试视频文件,可以使用以下命令:

python main.py --video=test.mp4

3. 应用案例和最佳实践

3.1 安全监控

该项目可以应用于安全监控系统中,实时检测和识别监控区域内的人员动作,如跌倒、奔跑等异常行为,及时发出警报。

3.2 体育训练

在体育训练中,教练可以通过该项目实时分析运动员的动作,提供即时的反馈和指导,帮助运动员改进技术。

3.3 游戏互动

在游戏开发中,可以利用该项目实现基于人体动作的互动功能,增强游戏的沉浸感和趣味性。

4. 典型生态项目

4.1 tf-pose-estimation

tf-pose-estimation 是一个基于 TensorFlow 的 OpenPose 实现,提供了人体姿态估计的功能,是本项目姿态估计部分的基础。

4.2 deep_sort_yolov3

deep_sort_yolov3 是一个结合了 YOLOv3 和 DeepSort 的多目标跟踪项目,用于实现多人场景下的在线跟踪。

4.3 Real-Time-Action-Recognition

Real-Time-Action-Recognition 是一个实时动作识别项目,提供了基于骨骼数据的动作识别功能,与本项目有相似的应用场景。

通过结合这些生态项目,可以进一步扩展和优化 Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose 的功能和性能。

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