实时动作识别系统：基于人体骨骼数据的开源解决方案
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Realtime-Action-Recognition 本文介绍一个基于人体骨骼数据的实时动作识别开源系统，该系统能够识别9种常见人体动作，支持多人同时识别，适用于教学演示和研究开发。
系统概述
该系统通过OpenPose算法提取人体骨骼关键点，结合深度学习技术实现实时动作识别。系统采用模块化设计，包含数据采集、特征提取、智能识别和结果展示等多个层次，为用户提供完整的动作识别解决方案。
核心功能特性
- 实时动作识别：支持视频文件、图像文件夹和网络摄像头等多种输入源
- 多人同时识别：最多可同时识别5个人的动作
- 9种动作识别：站立、行走、跑步、跳跃、坐下、蹲下、踢腿、出拳、挥手
- 多帧特征提取：采用5帧时间窗口提取特征，提高识别准确性
- 智能跟踪算法：基于欧几里得距离的骨架匹配和跟踪
系统架构设计
系统采用分层的模块化架构，确保各功能模块的独立性和可扩展性。主要模块包括：
- 数据输入层：处理各种视频和图像输入
- 骨骼提取层：使用OpenPose提取人体关键点
- 特征处理层：提取身体速度、归一化关节位置和关节速度等特征
- 分类识别层：三层DNN深度神经网络进行分类
- 结果输出层：实时显示识别结果并保存输出文件
环境配置与安装
系统要求
- Python >= 3.6
- TensorFlow深度学习框架
- OpenPose人体姿态估计库
依赖安装步骤
首先克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Realtime-Action-Recognition
安装Python依赖库：
pip install -r requirements.txt
OpenPose配置
项目使用tf-pose-estimation作为OpenPose的实现，需要下载相应的预训练模型。系统默认包含mobilenet_thin模型，如需更高精度可选择cmu模型。
使用方法指南
实时推理测试
系统提供三种测试模式：
视频文件测试：
python src/s5_test.py \
--model_path model/trained_classifier.pickle \
--data_type video \
--data_path data_test/exercise.avi \
--output_folder output
图像文件夹测试：
python src/s5_test.py \
--model_path model/trained_classifier.pickle \
--data_type folder \
--data_path data_test/apple/ \
--output_folder output
网络摄像头测试：
python src/s5_test.py \
--model_path model/trained_classifier.pickle \
--data_type webcam \
--data_path 0 \
--output_folder output
模型训练流程
训练过程分为四个主要步骤：
- 骨骼数据提取：从训练图像中提取骨骼关键点
- 数据整合：将所有骨骼数据整合到单个文件中
- 特征预处理：对骨骼数据进行特征提取和处理
- 模型训练：使用预处理的特征训练分类器
执行训练脚本：
python src/s1_get_skeletons_from_training_imgs.py
python src/s2_put_skeleton_txts_to_a_single_txt.py
python src/s3_preprocess_features.py
python src/s4_train.py
配置文件说明
系统所有配置参数都集中在config/config.yaml文件中，包括：
- 动作类别定义：9种可识别动作
- 文件格式设置：图像和骨骼数据的命名格式
- 特征提取参数：时间窗口大小等
- 输入输出路径：各处理阶段的文件路径
技术实现细节
特征提取算法
系统从骨骼数据中提取三类重要特征：
- 身体速度特征：反映整体运动状态
- 归一化关节位置：消除个体差异影响
- 关节速度特征：捕捉动作的动态特性
数据增强策略
为提高模型泛化能力，系统采用以下数据增强方法：
- 对关节位置添加噪声
- 填充缺失的关节数据
- 多帧时间序列分析
分类器设计
采用三层深度神经网络架构（50x50x50），通过PCA降维将特征维度压缩至80维，有效提升分类性能。
性能评估与限制
系统性能特点
- 在训练数据相似的情况下表现良好
- 支持实时处理，帧率约10fps
- 对单人体型变化有一定适应性
使用限制说明
需要注意的是，由于训练数据主要基于特定个体的视频，系统在以下情况下性能可能受限：
- 不同体型和身高的人群
- 距离摄像头较远的目标
- 复杂背景和遮挡情况
应用场景与扩展
该系统适用于以下应用场景：
- 教学演示：计算机视觉和模式识别课程
- 研究开发：动作识别算法的基础框架
- 原型验证：快速验证动作识别相关想法
总结与展望
这个基于人体骨骼数据的实时动作识别系统为开发者和研究人员提供了一个功能完整、易于使用的开源解决方案。通过模块化设计和详细的配置选项，用户可以快速上手并进行个性化定制。虽然系统在商业应用上存在一定限制，但在教学和研究领域具有重要价值。
通过进一步的数据收集、算法优化和模型改进，系统的识别性能和适用范围有望得到显著提升。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
