Безмаркерно заснемане на движение
Безмаркерното заснемане на движение извлича 3D позиции и ъгли на ставите на движещ се обект от видео последователности, използвайки компютърно зрение и машинно обучение. Пионерски разработено чрез подходи за дълбоко обучение като OpenPose и MediaPipe, то елиминира нуждата от отразяващи маркери или инерционни сензори, правейки заснемането на движение достъпно и практично за реални приложения.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- Cao, Z., Simon, T., Wei, S. E., & Sheikh, Y. (2017). Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity fields. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). DOI: 10.1109/CVPR.2017.143 ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Markerless Motion Capture. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/biomechanics/markerless-motion-capture
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Анализ на походката чрез DTWБиомеханика↔ сравняване
- Предна кинематикаБиомеханика↔ сравняване
- Обратна динамикаБиомеханика↔ сравняване
Цитиран в
Similar methods
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →