Opis projektu
Śledzenie ruchu w trzech wymiarach w czasie rzeczywistym bez znaczników
Rozwój technologii śledzenia ruchu człowieka umożliwia przechwytywanie i rejestrowanie ruchów osoby w przestrzeni trójwymiarowej w czasie rzeczywistym. Rozwiązanie opiera się na zewnętrznych kamerach i nie wymaga dodatkowych znaczników do śledzenia pozycji, orientacji i ruchów różnych części ciała podczas ruchów. Technologia ta jest wykorzystywana w różnych dziedzinach, między innymi w opiece zdrowotnej, a także branży rozrywkowej, w przemyśle oraz w sporcie. Dodatkowo przyczynia się do rozwoju rozwiązań wirtualnej rzeczywistości, analizy biomechanicznej oraz animacji, a także innych sektorów. Zespół finansowanego ze środków Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych projektu Real-Move stawia sobie za cel wyeliminowanie ograniczeń istniejących systemów rejestrowania ruchu, a także zwiększenie dokładności i precyzji śledzenia ruchu człowieka. Oprócz rozwoju technologii, prace przyczynią się do poprawy bezpieczeństwa w miejscu pracy, co przełoży się na ograniczenie strat gospodarczych o wiele miliardów dolarów.
Cel
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.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczeinformatykasztuczna inteligencjarozpoznawanie obrazówanaliza ruchu
- nauki społecznepsychologiaergonomia
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Program(-y)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
System finansowania
HORIZON-ERC-POC - HORIZON ERC Proof of Concept GrantsInstytucja przyjmująca
16163 Genova
Włochy