Die Erfassung aller Gelenkwinkel mehrerer Personen mit hoher Genauigkeit und zeitlicher Stabilität in Echtzeit mit einer monokularen RGB-Kamera ist ein anspruchsvolles Problem, das vielerlei Anwendung im Sportbereich findet. In diesem Projekt stellen wir eine neuartige, vollautomatische Lösung für dieses Problem vor. Unser Algorithmus erzeugt automatisch ein personenspezifisches 3-D-Skelett und eine anfängliche 3-D-Position für jede Person. Dann passt er für jedes Frame alle 3-D-Skelette an die entsprechenden 2-D-Positionen der Körperteile an. Die Positionen werden dabei mit einer der bestehenden CNN-basierten 2-D-Positionsschätzungsmethoden bestimmt. Die 3-D-Pose jeder Person wird durch die Optimierung einer Zielfunktion bestimmt, die einen Term zum Skelettfitting mit den Erwartungswerten für Bewegung und Pose kombiniert. Damit ist unser Algorithmus die erste monokulare RGB-Methode, die in Echtzeitanwendungen, wie in der Sportanalytik, für mehrere Personen eingesetzt werden kann. Wir zeigen, dass unser Algorithmus für das Tracking mehrerer Personen geeignet ist, die viele verschiedene Sportaktivitäten (z. B. Badminton, Tennis, Fechten, Skifahren auf Buckelpisten) ausführen und mit Webcams oder Handykameras aufgenommen wurden.
© Copyright 2018 Technologien im Leistungssport 3: Tagungsband zur 19. Frühjahrsschule am 14./15. Mai 2018 in Leipzig. Published by Meyer & Meyer. All rights reserved.