使用DepthAI实现BlazePose追踪的高效方案

BlazePose跟踪与DepthAI是一个开源项目，它结合了Google Mediapipe的单体姿势跟踪模型和DepthAI硬件（如OAK-1，OAK-D等），为实时人体姿态识别提供了一种高性能的解决方案。

1、项目介绍

本项目旨在在DepthAI平台上运行BlazePose的各种版本（包括“full”、“lite”和“Heavy”，基于Mediapipe 0.8.6）。此外，还提供了与Mediapipe 0.8.4兼容的姿势检测模型，与上述三种地标模型兼容。项目不仅支持从外部输入源（如视频、图像）进行推理，还特别优化了内部摄像头的边缘模式，以实现实时、高效的处理速度。

2、项目技术分析

项目有两种工作模式：

• 主机模式（Host mode）：主要处理在主机上进行，仅将神经网络任务交给设备，适用于外接输入源的处理。
• 边缘模式（Edge mode）：大部分处理过程都在设备上完成，极大地减少了数据传输，提升了效率，是处理内部摄像头的最佳选择。

边缘模式下，不同地标模型的帧率如下：

地标模型	Edge模式下的FPS	RGB_Laconic输入下的FPS
Full	20	18
Lite	26	22
Heavy	8	7

此外，对于有深度感知功能的设备，项目还能实现对参考点的真三维测量。

3、项目及技术应用场景

BlazePose与DepthAI的结合适合多种应用场景：

• 健身教学：通过实时跟踪用户的动作，提供反馈或纠正错误。
• 虚拟试衣间：分析人体形状，调整虚拟服装的适配度。
• 医疗健康监测：如关节活动度测量，康复治疗监控。
• 游戏互动：游戏内角色的动作同步。

4、项目特点

• 支持多种BlazePose模型，适应不同的性能需求。
• 边缘模式优化了内部摄像头的应用，实现高速处理。
• 在有深度感应的设备上，可获取更精准的3D坐标信息。
• 提供主机和边缘两种模式，灵活性高，满足多样化场景需求。

要开始使用这个项目，只需安装Python依赖并运行demo.py脚本，通过命令行参数自定义输入源、模型和显示选项。项目详细文档提供了更多配置和调试指南。

python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 demo.py -h

总而言之，BlazePose tracking with DepthAI是一个强大且灵活的工具，能够帮助开发者在各种应用中实现精确、快速的人体姿态识别。立即加入，开启您的创新之旅！