mmMesh：基于毫米波的实时三维人体网格构建系统

mmMesh：基于毫米波的实时三维人体网格构建系统

mmMesh 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmMesh

项目介绍

mmMesh 是一个开创性的开源项目，由香港飞等多位研究人员开发，旨在利用商用便携式毫米波设备进行实时的三维人体网格估计。该系统通过一个新颖的深度学习框架实现，能够动态定位移动主体，并捕捉其身体形状和动作，达到低延迟（约0.3秒）的3D人体模型重建。系统利用德州仪器(TI)的AWR1843BOOST毫米波雷达，结合UDP协议实现实时数据传输，从原始雷达数据到动态3D人体网格的一系列处理过程都被详细封装在项目中。

项目快速启动

环境准备

确保你的开发环境具备以下组件：

• Python 3.x
• PyTorch
• 安装Chumpy库（用于预处理）
• 下载并安装TI的mmWave Studio 2.0.0.2或相应版本

步骤说明

1. 克隆项目:

   git clone https://github.com/HavocFiXer/mmMesh.git
   

2. 获取SMPL模型: 访问SMPL下载页面，下载Python 2.7版本的v1.0.0模型包，并用提供的脚本提取所需的.pkl文件。

   cd mmMesh/0_preliminary
   python extract_SMPL_model.py /path/to/your/downloaded/models/
   

3. 启动毫米波雷达数据捕获: 在Windows环境下使用mmWave Studio加载DataCaptureDemo_1843new.lua并运行。

4. 数据捕获与处理至Ubuntu: 转到Ubuntu环境，运行steaming.py以接收和处理数据。

   cd mmMesh/1_mmWave_data_capture
   python capture.py 5 # 捕捉5分钟的数据
   

5. 点云生成: 将上述步骤获得的数据转换为点云。

   cd ../2_point_cloud_generation
   python pc_generation.py captured_data.bin 10 # 处理bin文件中的前10帧数据
   

6. 训练及推理深度模型: 将提取的点云数据用于训练或使用已训练模型进行推断。

   cd ../3_deep_model
   # 训练模型（如果需要）
   python train_model.py
   
   # 进行模型推理
   python infer_model.py
   

应用案例与最佳实践

mmMesh特别适合于远程监控、人机交互、无障碍技术以及体育分析等领域。为了最佳实践，开发者应关注毫米波信号的稳定性和网络传输的有效性，确保数据的连续性和准确性。在实际部署中，调整雷达配置来优化数据采集质量，并且对点云生成的参数进行微调，以适应不同的场景光照和人体运动特性。

典型生态项目

虽然mmMesh本身是一个独立的项目，但其在人体行为识别、虚拟现实(VR)/增强现实(AR)、智能安防等领域的应用潜力巨大，可以与其他致力于物体识别、动作追踪的开源软件或硬件生态相结合。例如，与OpenPose这样的人体关键点检测工具集成，可以进一步提升对人体姿态的综合理解和应用深度。此外，开发人员还可以探索将mmMesh技术嵌入智能家居系统，实现更智能的人体活动监测和响应。

---

此简要教程提供了快速入门mmMesh的基本步骤，深入研究和定制化应用则需查阅项目文档和源码详情。

mmMesh 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmMesh