視覺偉業VMFace團隊攻克群體骨架多粒度實時提取與追蹤技術

人體骨骼追蹤是計算機視覺領域的一項重要技術，在遊戲開發、影視等領域有廣泛應用。傳統的光學式三維信息獲取主要通過照相機從多個角度拍攝多幅圖像得出，要求跟蹤對象身著特定要求的單一顏色衣服，衣服上標有特定的mark，在規定環境下做出特定的動作，收集完成後，對獲取的不同視覺角度進行處理，最後完成一個完整的三維模型重建和跟蹤。操作步驟複雜，耗費時間較長，推廣受到限制，不能做到實時連續，接受程度不高。

隨著計算機視覺領域技術的不斷發展，人體骨骼多粒度實時提取與追蹤出現在了大眾視野。VMFace團隊經過3個多月的不斷嘗試改進，攻克了複雜環境下群體骨架多粒度實時提取與追蹤技術。

群體骨架多粒度實時提取與追蹤技術，該技術以人體運動分析和群體姿態識別為出發點，利用區域卷積神經網路技術，結合大量人體運動姿態標註樣本，實現在複雜背景環境下多人實時運動骨架提取。

與傳統的人體骨架追蹤相比，VMFace團隊攻克的群體骨架多粒度實時提取與追蹤技術具有下優勢：

一、不論群體所在的背景多複雜，能夠實現精準骨架提取

二、對於上百人的視頻採集，仍然可以做到實時對每個人骨架進行提取

三、根據實際需要提供多粒度的骨架提取能力，既可以提取人體主幹骨架，也可以提取全部的細節骨架

每一項技術的發生，都是為了能夠更好的應用於改變生活。群體骨架多粒度實時提取與追蹤技術應用場景非常廣泛。

應用範圍一：安防維穩，群體事件監測

通過多人姿態的識別與判定，輔助用戶自動給出群體行為預警，可自動識別集體圍觀、靜坐、上訪、群毆等情況。

應用範圍二：識別判斷，犯罪行為檢測

通過對全身細節骨架提取，可以判斷在複雜背景環境中的盜竊、搶劫、鬥毆等違法犯罪行為。

應用範圍三：提升改進，運動輔助訓練

通過對體操、籃球、游泳、舞蹈等人員的骨架提取，可以有效改進訓練方法，而且配合多粒度骨架提取，可以面向多種類型運動需求進行訓練輔助。

群體骨架多粒度實時提取與追蹤技術的闖入，讓原本就不平靜的安防領域產生更多波瀾。運動人員骨架的提取，也能夠輔助改進訓練方法，使訓練事半功倍。我們必須相信，隨著技術的不斷精進，使用場景將得到不斷釋放，未來群體骨架多粒度實時提取與追蹤技術將給人類社會帶來更多益處。