큰 영역의 사람들을 추적하기 위해 Kinect를 프로그래밍하는 데 관심이 있습니다.Kinect - 군중 속의 사람들 추적하기 - 스포츠 모션 추적
특히 스포츠 경기의 이벤트를 기록하기 위해 제스처를 사용하여 작은 스포츠 분야의 플레이어를 추적하려고합니다.
지금까지 녹음 된 비디오에서 플레이어를 추적하는 예제를 처리하는 것 외에는 아직 수행되지 않은 예제를 발견하지 못했습니다.
누구나 스포츠에 적용되는 Microsoft의 Kinect 기술에 대한 예를 제공 할 수 있습니까?
이것은 Kinect가 설계 한 것이 아니며, 귀하를 대신해서 이루어지는 것이 아닙니다.
Kinect는 한 번에 6 명을 넘지 않고 적극적으로 2 명을 추적 할 수 있습니다. 그것은 6-8 피트 떨어진 곳에있는 사람들에게 가장 잘 작동하며, 그 이후에는 아무도 추적하지 않습니다.
Kinect를 제안하는 내용에 도움이되지 않습니다. 제한된 거리에서 1-2 인을 위해 설계 되었기 때문에 아마 당신을 방해 할 것입니다. 고품질 카메라를 사용하는 것이 좋습니다.
나는 결코 Kinect를 사용하거나 시도하지 않았습니다 (그러나 나는 정말로 하나를 얻고 싶습니다 :). 그래서 당신이 필요로하는 것이 맞는지 나는 모른다. 그러나 Amnon Owed의 Kinect 및 처리에 대한 this amazing tutorial이 있습니다. 이 예는 한 사람과 관련되어 있지만 관심이있을 수 있습니다. 비디오는 매우 멋지다.
가능합니다. Kinect SDK에서 사용할 수있는 뼈대 추적을 떠나 깊이 데이터를 직접 처리해야합니다. 넓은 영역을 처리하려면 여러 개의 Kinect가 필요합니다. 탑 다운 - 천장에 마운트하면 사이드 뷰를 사용하여 다중 인물 얼룩에서 함께 그룹화 될 개인을보다 쉽게 구분할 수 있습니다.
이것은 여러 Kinect의 FOV로 덮을 수있는 * 작은 * 닫힌 영역에 해당됩니다. 그러나 질문에 대한 "큰 영역"은 매우 다른 것입니다. 일반적으로는 아니지만 스포츠 경기장은 플레이어로부터 몇 미터 높이의 Kinect를 장착해야합니다. 이는 유용한 깊이 정보를 없애기에 충분합니다. RGB 카메라는 신뢰할 수있는 유일한 데이터이며 다른 장치에서 더 나은 데이터를 얻을 수 있습니다. –
XBox 360 kinects는 체육관에서 카메라 리깅을 할 때 수행 할 수있는 테스트를 통해 최대 25 피트 거리에서 피사체를 구별합니다. 시피,이 거리에서 정보가 줄어든다는 단점이 있습니다. 이 접근법이 의미가 있는지 여부는 정확히 무엇을하고 있는지에 달려 있습니다. –
sdk를 사용하는 한 데이터를 직접 처리 할 수 있습니다. 확실히 가능합니다. – max
예, 직접 데이터를 처리 할 수 있습니다. 저는 이것이 Kinect와는 불가능하다고 말하지 않았습니다. 그러나 Kinect는 위에서 언급 한 여러 가지 이유로이 시나리오에서 특별한 이점이 없습니다. –