GoPose人工智能运动分析软件
- GoPose可以自动进行人体姿态25个关键点识别，方便进行运动技术分析，提供关节角度、位移速度等常用运动学结果，帮助运动员、教练员及体育科研工作者快速得到基础分析结果。
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GoPose可用于比赛、训练、科研等场景，其优势是无接触式测量、快速反馈、免费开源等，解决QUA…SYS等实验室设备需复杂穿戴、F***move人工智能运动分析系统等软件使用价格高昂等问题，帮助广大基层教练员、运动员科学化训练。
安装配置
1 环境
- python3.7(其他版本会报错 2021年8月)
- 推荐Window10、CUDA11.2
2 下载GoPose
- 项目地址：https://github.com/chenxh5678/GoPose
- Windows：项目地址中Download ZIP
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cmd控制台，按需求文档
GoPose/requirements.txt
安装库
3 配置姿态估计模块
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下载安装OpenPose（
官方文档
、
bilibili
、
bilibili快速安装
） -
进入自己建的
build
文件夹，将
openpose/build/
内的bin文件夹复制到
GoPose/resource/
中，替换同名文件 -
将openpose文件夹中，
models
文件夹复制到
GoPose/resource/
中，替换同名文件,目前只用到
pose/body25/pose_iter_584000.caffemodel
-
openpose/build/python/openpose/Release/
内3个文件复制到
GoPose/resource/
内替换 -
openpose/build/x64/Release/
内的openpose.dll复制到
GoPose/resource/
内替换
bin文件夹
models文件夹
resource文件夹
使用方法
- 运行GoPose.py文件
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使用演示
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查看坐标点折线图、快速修正坐标点、对坐标点进行滤波平滑：
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可将运动学结果导出，用于统计记录：
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可将坐标点导出用于进一步分析：
-
运动训练监控：训练场上快速查看技术动作及运动学结果，及时反馈给教练员、运动员：
姿态估计结果
Results on COCO test-dev 2015:
| AP @0.5:0.95 | AP @0.5 | AP @0.75 | AP medium | AP large |
|---|---|---|---|---|
| 61.8 | 84.9 | 67.5 | 57.1 | 68.2 |
Results on MPII full test set:
| Head | Shoulder | Elbow | Wrist | Hip | Knee | Ankle | Ave |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 91.2 | 87.6 | 77.7 | 66.8 | 75.4 | 68.9 | 61.7 | 75.6 |
未来要做的
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滤波平滑功能：管理器-单击解析点修正并勾选-显示窗口-右键解析点名称 -
坐标点折线图中快速修改功能：管理器-勾选解析点修正-显示窗口-右键解析点名称 -
手动标点功能 -
更多的运动学结果 -
合成三维坐标点功能 -
完善摄像头采集功能 -
显示坐标点轨迹模式 -
更多的人体惯性参数模型 -
‘测试对象’信息栏的应用 -
根据硬件情况，可选增加手部和面部关键点识别，全部135个关键点 -
更精确、速度更快的姿态估计
项目地址
https://github.com/chenxh5678/GoPose