Projektbeschreibung
Willkommen bei der markerlosen 3D-Echtzeit-Bewegungsverfolgung
Dank der Fortschritte in der Technologie zur Nachverfolgung menschlicher Bewegungen ist es jetzt möglich, die Bewegungen einer Person im dreidimensionalen Raum in Echtzeit zu erfassen und aufzuzeichnen. Dabei werden nur externe Kameras (und keine zusätzlichen Marker) verwendet, um die Position, Ausrichtung und Bewegungen verschiedener Körperteile zu verfolgen, während sich eine Person bewegt. Diese Technologie findet in verschiedenen Bereichen der Gesundheitsversorgung, Unterhaltung, Industrie und im Sport Anwendung und ist Bestandteil der virtuellen Realität, biomechanischer Analysen, Animationen usw. In diesem Zusammenhang lautet das Ziel des ERC-finanzierten Projekts Real-Move, die Grenzen bestehender Bewegungserfassungssysteme zu überwinden und dabei die Genauigkeit und Effizienz der Erfassung menschlicher Bewegungen zu steigern. Neben der Bewegungsverfolgung wird das Projektteam auch die Sicherheit am Arbeitsplatz verbessern und auf diese Weise etwaige wirtschaftliche Verluste in Milliardenhöhe vermeiden.
Ziel
The ability to reliably track 3D human motion in real-time is crucial for a wide range of applications across various fields, such as healthcare, entertainment, industry, and sports. Occupational ergonomics, as the intersection of industry and healthcare, could particularly benefit from such a solution, as recent reports indicate that physical and cognitive ergonomics issues at work contribute to major economic losses in Europe. However, the existing commercial human motion capture (MoCap) systems often exploit multiple markers or inertial measurement units (IMUs), which, in addition to their high costs, suffer from many technical and usability issues. These include lengthy set-up times, compromised user comfort and bothersome wearability needs, and in case of IMU based Mo-Cap systems, large drifts and inaccuracies over time. Some of these issues can be dealt with by using vision-based human skeletal trackers, however, high vulnerability to occlusions, and often, the missing or inaccurate 3D tracking capacity have severely depreciated their reliability-of-use for real-world applications. These leave us with no existing market solutions for marker-less (comfortable), robust, economic, and real-time 3D human motion tracking. Real-Move aims to create such a solution by exploiting multi-camera views and AI algorithms. The system will be capable of tracking multiple people in the scene with high accuracy and, in addition to motion tracking data, be able to provide application-driven data services such as human factors. Real-Move has the highest innovation potential to become a key player in the multi-Billion Euros MoCap and workplace safety markets. In addition, by providing quick and easy access to vision-based risk monitoring tools, it can make a huge socio-economic impact by improving the quality of life of the individuals at work while saving a large amount of money by cutting waste.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzmaschinelles SehenBewegungsanalyse
- SozialwissenschaftenPsychologieErgonomie
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Programm/Programme
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsGastgebende Einrichtung
16163 Genova
Italien