GoPose人工智能运动分析软件
GoPose可以自动进行人体姿态25个关键点识别，方便进行运动技术分析，提供关节角度、位移速度等常用运动学结果，帮助运动员、教练员及体育科研工作者快速得到基础分析结果。GoPose可用于比赛、训练、科研等场景，其优势是无接触式测量、快速反馈、免费开源等，解决QUA…SYS等实验室设备需复杂穿戴、F***move人工智能运动分析系统等软件使用价格高昂等问题，帮助广大基层教练员、运动员科学化训练。
安装配置
1 环境
python3.7(其他版本会报错 2021年8月)推荐Window10、CUDA11.2
2 下载GoPose
项目地址：https://github.com/chenxh5678/GoPoseWindows：项目地址中Download ZIPcmd控制台，按需求文档GoPose/requirements.txt安装库
3 配置姿态估计模块
下载安装OpenPose（官方文档、bilibili、bilibili快速安装）进入自己建的build文件夹，将openpose/build/内的bin文件夹复制到GoPose/resource/中，替换同名文件将openpose文件夹中，models文件夹复制到GoPose/resource/中，替换同名文件,目前只用到pose/body25/pose_iter_584000.caffemodelopenpose/build/python/openpose/Release/内3个文件复制到GoPose/resource/内替换openpose/build/x64/Release/内的openpose.dll复制到GoPose/resource/内替换
bin文件夹
models文件夹
resource文件夹
使用方法
运行GoPose.py文件使用演示查看坐标点折线图、快速修正坐标点、对坐标点进行滤波平滑： 可将运动学结果导出，用于统计记录： 可将坐标点导出用于进一步分析： 运动训练监控：训练场上快速查看技术动作及运动学结果，及时反馈给教练员、运动员：
姿态估计结果
Results on COCO test-dev 2015:
AP @0.5:0.95AP @0.5AP @0.75AP mediumAP large61.884.967.557.168.2
Results on MPII full test set:
HeadShoulderElbowWristHipKneeAnkleAve91.287.677.766.875.468.961.775.6
未来要做的
滤波平滑功能：管理器-单击解析点修正并勾选-显示窗口-右键解析点名称 坐标点折线图中快速修改功能：管理器-勾选解析点修正-显示窗口-右键解析点名称 手动标点功能 更多的运动学结果 合成三维坐标点功能 完善摄像头采集功能 显示坐标点轨迹模式 更多的人体惯性参数模型 '测试对象’信息栏的应用 根据硬件情况，可选增加手部和面部关键点识别，全部135个关键点 更精确、速度更快的姿态估计
项目地址
https://github.com/chenxh5678/GoPose