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A Robust, Real-time, and 3D Human Motion Capture System through Multi-Cameras and AI

Description du projet

Avènement du suivi de mouvement 3D en temps réel et sans marqueur

Grâce aux progrès de la technologie de suivi des mouvements humains, il est désormais possible de capturer et d’enregistrer en temps réel les mouvements d’une personne dans un espace tridimensionnel. Il s’agit d’utiliser uniquement des caméras externes (sans marqueurs supplémentaires) pour suivre la position, l’orientation et les mouvements de différentes parties du corps lorsqu’une personne se déplace. Cette technologie trouve des applications dans divers domaines tels que les soins de santé, le divertissement, l’industrie et le sport, contribuant à des domaines tels que la réalité virtuelle, l’analyse biomécanique, l’animation et plus encore. Dans ce contexte, le projet Real-Move, financé par le CER, vise à remédier aux limites des systèmes de capture de mouvements existants, en améliorant la précision et l’efficacité du suivi des mouvements humains. Outre le suivi des mouvements, le projet permettra de réaliser des progrès en matière de sécurité sur le lieu de travail, ce qui pourrait éviter des milliards d’euros de pertes économiques.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-POC

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

FONDAZIONE ISTITUTO ITALIANO DI TECNOLOGIA
Contribution nette de l'UE
€ 150 000,00
Coût total
Aucune donnée

Bénéficiaires (1)