MATLAB多视角立体视觉人体三维运动跟踪系统发布信息

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了从4个标定摄像机同步采集图像序列，提取人体三维关节点坐标并进行连续帧间的运动轨迹跟踪。系统支持实时与离线分析，适用于人体运动研究、康复评估等应用场景。

详 情 说 明

基于多视角立体视觉的人体三维运动跟踪系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的多视角人体三维运动跟踪解决方案。系统通过四个经过标定的同步摄像机捕获人体运动图像序列，结合多视图几何三维重建技术与深度学习关节点检测算法，精确估计人体关键关节点的三维空间坐标。通过时空滤波算法对运动轨迹进行平滑处理，最终生成可交互的三维人体骨架模型，并支持运动参数的量化分析与导出。

功能特性

• 多视角同步采集：支持4路摄像机同步图像获取，兼容实时流与离线视频处理
• 高精度三维定位：基于摄像机标定参数与极线几何约束，实现关节点三维坐标精确重建
• 智能关节点检测：采用HRNet/OpenPose等先进深度学习模型进行2D关节点提取
• 运动轨迹优化：集成卡尔曼滤波/粒子滤波算法，确保运动轨迹平滑连续
• 交互式可视化：提供动态三维骨架显示，支持多角度查看与动画播放控制
• 全面分析功能：自动计算关节角度、运动速度、轨迹长度等参数，生成专业分析报告
• 多格式导出：支持MAT、CSV、BVH等多种数据格式导出，便于后续处理与分析

使用方法

1. 准备输入数据

- 放置4路同步视频文件至指定目录（AVI/MP4格式，分辨率≥1280×720，帧率≥30fps） - 配置摄像机标定参数文件（包含内参矩阵、畸变系数、外参旋转平移矩阵） - 可选设置人体检测ROI区域以提升处理效率

1. 运行主程序

- 启动主程序，系统将自动加载配置参数与视频数据 - 处理过程包括：视频帧提取、2D关节点检测、三维坐标重建、轨迹滤波优化

1. 查看与分析结果

- 实时查看生成的三维骨架动画，支持旋转、缩放、暂停等交互操作 - 查看自动生成的运动分析报告与统计图表 - 导出关节点坐标数据与运动参数至指定格式文件

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04+，macOS 10.14+
• 软件环境：MATLAB R2020b及以上版本，Python 3.8+（如需使用深度学习模型）
• 硬件配置：Intel i7四核处理器或同等性能，16GB RAM，NVIDIA GTX 1060及以上显卡（GPU加速推荐）
• 存储空间：至少10GB可用空间用于临时文件与结果存储

文件说明

主程序文件作为整个系统的调度核心，负责协调各功能模块的有序执行。它完成了从数据加载、参数初始化到最终结果输出的全流程控制，具体实现了多路视频数据的同步读取与帧对齐、调用二维关节点检测算法获取各视角的二维坐标信息、基于多视图几何约束进行三维坐标重建、运用时空滤波技术对运动轨迹进行平滑处理、实时渲染三维人体骨架动画并提供交互查看功能，以及运动参数的统计分析报告生成与多种格式的数据导出能力。