OptiTrack

分析基于标记Aruco和Optitrack查看系统估算安装方法的方法

在各个领域，人体位置的准确估计至关重要，并且通常涉及使用运动捕获系统。最近，由于艺术家愿景的进展，我们目睹了这项技术的强劲发展，尤其是在基于相机的系统中，但是，尽管这些技术在安装的估计中提供了准确的结果，但涉及高成本并需要计算含义。作为一种经济替代方案，如Aruco之类的发现标记以其简单性，低计算需求和适应性而获得了知名度，但是，在文献中，基于它们的运动捕获系统的精确性有限。因此，本研究旨在收集突出的差距，对基于标记的运动捕获系统的性能进行实验分析，并将其与Optitrack开发的现代商业系统进行比较。这项研究中的基于Aruco的设备是最初使用ELP网络摄像头和具有立体视觉ZED 2 I的相机制成的。研究评估了估计静态和动态场景的错误，分析了相机工作区域的区域，还探索了估计铺设铺设的错误与使用越来越多的标记Aruca之间的关系。