【活動報導】人體骨幹偵測技術與創新應用

Posted By Laura HSIEH on 8 月 16, 2022 in Edge AI, Edge AI開發地圖, Intel, OpenVINO專欄, OpenVINO活動報導, 活動報導 | 0 comments

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作者：謝涵如

人工智慧技術發展日趨成熟，在我們的生活中也越來越常見，而除了語音辨識、人臉辨識等較為人所知的應用，人體骨幹偵測（Human Skeleton Detection）技術作為AI行為分析應用的核心，被廣泛使用在互動遊戲、入侵偵測、賣場行為分析、運動教學輔助、跌倒偵測、產線公共安全等各個領域，其重要地位也不容忽視。

因此本次社聚邀請到三位專家，向觀眾分享如何將人體骨幹偵測技術技術與Edge AI、IOT結合，並分享應用於智慧製造、智慧醫療、智慧交通等領域的成功實例。

人體骨幹偵測技術進展與Edge AI應用趨勢

第一位講者邀請到專攻電腦視覺、深度學習、智慧型機器人、擴增實境AR及人體骨架偵測等領域的成功大學資工系教授連震杰，他以自己長年的開發經驗談及開始使用OpenVINO平台的契機。

連震杰表示，若想在PC運行深度學習，就需要GPU，然而GPU不是缺貨，就是價格高昂不敷成本，而若使用Intel的OpenVINO平台，改以CPU執行就能避開此一問題。

「把OpenVINO想像成AI的加速器，就會很好理解。」他一句話點出OpenVINO的特性。
由於OpenVINO能將GPU處理過的Model及參數進行存檔並優化，並直接利用CPU執行，大幅降低對於邊緣端設備的要求，搭配5G網路及人體骨幹偵測技術，就能開發出更貼近需求、使用門檻也更低的應用。

連震杰以自己帶領開發的成大智慧游泳池「友善游泳影像即時回饋系統」舉例，由於傳統的游泳課程教學現場，教練通常僅能透過口述給予學生指導與回饋，導致學生經常聽完後仍一頭霧水，進步也有限。

而「友善游泳影像即時回饋系統」透過水上及水下攝影裝置，拍攝泳者的泳姿，並上傳雲端利用AI進行分析，找出可改進之處。

泳者完成一段游泳後，只需間隔10-20秒，即可立即利用手機回播自己的水上及水下畫面，並即時聽取教練建議與指正，未來若選手出國比賽，影像資料也能即時傳回國內，幫助國內輔助人員更精確的掌握選手狀態。

AI輔助教學系統讓游泳教學事半功倍。

同樣的技術也能應用在醫學領域，連震杰分享的第二個例子即與復健治療有關。

當患者在家遠距離做復健時，由於沒有醫護人員在現場指導，難免會因姿勢不正確而影響效果，連震杰實驗室所開發的系統，只需利用手機錄下復健時的動作，搭配5G網路上傳雲端針對人體骨架進行辨識，就能即時得知自己的動作是否有不確實之處。

一旦動作不到位，手機便會立刻示警，並搭配AR指導畫面，協助患者及時修正以確保療效。

有了AI輔助系統，在家復健也不避擔心動作錯誤影響效果。

IoT結合骨架辨識打造及時預警系統

Beseye是一間提供AI影像視覺辨識服務的公司，以人體骨幹偵測為專精項目，行銷業務經理Jeff以臉部辨識為比較對象，向觀眾分析骨幹偵測的特色與優勢。

「骨幹與面部特徵不同，對於距離與光影等條件的限制較小，即便鏡頭與目標距離遙遠，仍不容易影響精準度。」

Jeff表示，Besey的客戶分為兩種，一種為工作場域內有安全控管需求，但卻又不想特邊安排一個人力擔任這份工作，另一種則是希望能從運營中的營業場域收集到一些關於人潮、人群的資料，進行來客商情分析。

目前Beseye在業界已與許多不同場景需求的客戶進行合作，其中與日本客戶合作開發的鐵道安全管理系統，能藉由鏡頭偵測，判斷是否有人做出異常行為，如倒臥在鐵軌上或徘徊不走，同時串接IOT系統，一但偵測到異常行為，便會立刻透過email或手機app向相關人員示警。

骨幹偵測可預先為鐵道排除危險。

3D即時影像AI判讀更準確

作為台灣3D影像技術的領頭羊LIPS立普思，以其在3D相機領域的研發能力結合AI應用場景，提供從硬體到軟體完整解決方案。

「大家對3D可能並不熟悉，但其實目前iphone的Face ID功能，就有使用到3D影像辨識的技術。」技術行銷經理邱致豪向觀眾介紹這項對許多人而言可能還有些陌生的技術。
由3D相機拍攝出的影像，會產生一個名為point cloud的空間，拍攝的畫面將以3D立體圖像的方式在該空間中呈現，左右滑動就能以不同角度觀看同一物件。

至於3D影像與2D影像相比，究竟具備什麼優勢？邱致豪表示，2D影像經常會受光源影響，無論過亮或過暗都可能影響機器判讀，而3D技術因為需透過主動光源反射計算深度，因此即便環境過暗或過亮，都不會干擾判讀。

另外，2D影像在物件重疊時也很容易干擾AI判斷，但3D影像因加上深度，因此縱使兩個相似的物件相疊，也不會產生判斷誤差，因此非常適合結合人體骨架辨識應用。

結合了3D影像的姿態辨識系統透過人工智慧（AI）與深度學習技術，能用影像辨識抓取人體關節節點，打造出有「透視功能」般的3D骨架模型，建立人員3D關節模型，形成類似「火柴人」般的3D影像，可應用於智慧家庭、長照或遊戲等應用情境中。

LIPS目前也已有不少實際應用的案例，例如為了替某客戶解決工廠員工的作業安全問題，利用3D影像建立出電子圍籬，再搭配骨架辨識周遭人員活動，避工作人員誤入危險區域，提升作業安全。