基于hand-graph-cnn的手部姿态估计-3D试衣镜
2025-07-29 15:05:40
行业：人工智能
载体：Windows应用
技术：C++、ONNX Runtime、PyTorch、TensorFlow Lite
业务和功能介绍
该项目属于公司的自研项目，希望通过拓展更多样化的三维检测功能，以提高自研产品的核心竞争力。
当前方案是rgb-based算法，模型共有三个网络。第一个网络检测21个骨骼点的uv坐标并提取深度特征信息。第二个网络利用特征信息估计出三维手部模型的所有顶点深度，然后经过第三个网络回归出21个骨骼点的深度。然后结合第一个网络的uv坐标及相机内参，将像素坐标转换到相机坐标系中。最后将预测出来的骨骼点坐标与初始姿态对齐后，再逐一计算局部旋转量，并以四元数的形式返回。运行耗时30ms（标准卷积，未压缩），经过训练后，可支持不同深度不同拍摄角度（能区分正对及背对姿势）的手部骨骼点检测。
当前方案是rgb-based算法，模型共有三个网络。第一个网络检测21个骨骼点的uv坐标并提取深度特征信息。第二个网络利用特征信息估计出三维手部模型的所有顶点深度，然后经过第三个网络回归出21个骨骼点的深度。然后结合第一个网络的uv坐标及相机内参，将像素坐标转换到相机坐标系中。最后将预测出来的骨骼点坐标与初始姿态对齐后，再逐一计算局部旋转量，并以四元数的形式返回。运行耗时30ms（标准卷积，未压缩），经过训练后，可支持不同深度不同拍摄角度（能区分正对及背对姿势）的手部骨骼点检测。
项目实现
● 实现了实时手部驱动功能
● 实现了pytorch到tensorflow再到c++工程的商业部署过程
● 复现了训练代码，可支持不同深度不同角度的手势检测
● 封装了一个直接求解旋转量的接口，将求解旋转量的耗时降低将近4倍
● 参与生成了大批量的手部合成数据集（含合成彩图、骨骼点坐标、顶点坐标、三角面顶点索引）
● 构建了一个可供平面检测模型训练的手部数据集，数据量约1万张左右（不同尺寸、不同角度）
● 实现了pytorch到tensorflow再到c++工程的商业部署过程
● 复现了训练代码，可支持不同深度不同角度的手势检测
● 封装了一个直接求解旋转量的接口，将求解旋转量的耗时降低将近4倍
● 参与生成了大批量的手部合成数据集（含合成彩图、骨骼点坐标、顶点坐标、三角面顶点索引）
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示例图片视频
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行车记录仪设备
一、产品概述
行车记录仪（DVR, Driving Video Recorder）是一类用于记录车辆行驶过程中的视频、音频、定位和感知数据的嵌入式设备。系统通常基于 ARM SoC（如全志、海思、联咏、晶晨等）开发，由 嵌入式操作系统 + 多媒体处理模块 + 传感器子系统 构成。
其核心目标包括：
提供连续、高质量的行车影像记录
在事故或异常情况下自动保存关键视频
支持 ADAS / EDO 等智能驾驶辅助功能
提供网络互联能力（4G/WiFi）实现远程管理
二、系统架构
行车记录仪整体系统一般分为以下几个模块：
1. 硬件架构
主控 SoC（ARM Cortex-A 系列）
图像传感器（Sensor）：常见如 IMX335/IMX415/OV4689
视频编解码器（H.264/H.265）
存储设备：TF 卡、EMMC
无线模块：WiFi、4G
定位模块：GPS/北斗
加速度计/陀螺仪（G-Sensor）
电源管理芯片（UPS/超级电容保障异常断电保护）
2. 软件架构
基于 Linux 或 RTOS，包括：
（1）启动与系统层
U-Boot 启动和 BootLogo 显示
Kernel 启动、设备树配置
驱动程序：Sensor 驱动、ISP 驱动、G-Sensor 驱动、存储驱动
（2）中间件与服务层
多媒体框架（V4L2、MediaPipe、GStreamer）
ISP Pipeline（自动曝光/白平衡/降噪）
视频编码服务（H.264/H.265）
文件系统管理（循环录制、碎片整理、写放保护）
事件检测服务（加速度触发锁定视频）
OTA 更新模块
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