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基於攝影機的多人健身運動偵測與辨識
(2024) 張吳嘉; Chang, Wu-Jia
大多數健身運動追蹤研究主要以單人追蹤進行，單人追蹤可以記錄的訓練資訊，包含：動作辨識、動作計數、重量辨識、訓練時間以及準確度分析。然而在健身房環境中同時會有多人使用各種器材，僅進行單人追蹤會無法捕捉到多人的運動情形。利用攝影機的多人追蹤技術，可以同時對健身區域進行大範圍的偵測與追蹤，而不局限於單人追蹤。本研究提出基於攝影機的多人健身運動偵測與辨識方法，拍攝廣角的畫面藉以同時涵蓋多樣健身器材，處理這些器材使用者的訓練影像資訊。首先，對健身影片進行人體偵測，找出畫面中所有人物的位置。由於訓練器材的位置固定而人員則是隨意走動，利用物件交集(Intersection Over Union, IOU)方法，可以定位出正在使用健身器材的人物。對於這些訓練者，利用人體姿態估計方法記錄使用者的運動資訊，辨識划船、肩推、胸推、上斜胸推、腿部屈伸等五種不同的健身動作，並計算運動者在該器材的動作次數。除此之外，由於健身動作可能被其他移動的人員所遮蔽，造成健身動作辨識與計次的判斷出現錯誤，因此藉由多攝影機的協調建立補償機制，改善在多人環境中因為遮擋產生的辨識問題。本研究根據健身房的實際情形拍攝，未刻意安排訓練過程，使用者根據自身習慣自由的選擇訓練動作與次數。為了驗證補償機制是否改善遮擋產生的問題，會確保拍攝的每部影片中都有遮擋情形發生。最後設計三項實驗用以驗證偵測與辨識方法之效果。根據實驗結果，系統可以利用物件交集方式區分出不同人物的運動過程，在多人的環境中區分出運動與非運動之人員，並且辨識使用者訓練的動作與次數。在發生遮擋情況時，加入補償機制減少運動次數漏檢情形發生，補償後的次數回復率為52%，改善因為遮擋產生的辨識問題。