Golden Sea Gaming Studio
Trở về dự án

AI & Tự động

Human Action Recognition System

Lĩnh vực

Thị giác máy tính / AI

Phân loại hành động nhiều người theo thời gian thực bằng YOLOv8, ByteTrack và phân tích khung xương ST-GCN.

Human Action Recognition System

Bối cảnh

Dự án làm gì và làm thế nào.

Camera an ninh và camera nhà máy quay nhiều tới mức chẳng ai xem lại hết. Hệ thống này xem giùm ngay lúc hình đang quay, nhận ra người trong hình đang làm gì và đánh dấu những lúc cần chú ý.

Nó chạy qua ba bước. YOLOv8 tìm từng người trong mỗi khung hình. ByteTrack giữ cho mỗi người một mã cố định qua các khung, kể cả khi họ bị che một lúc hay di chuyển nhanh. Sau đó MediaPipe lấy khung xương của từng người, và mô hình ST-GCN đoán hành động dựa trên cách các khớp chuyển động theo thời gian.

Nhìn chuyển động của khớp trong một khoảng thời gian, thay vì từng ảnh tĩnh, giúp kết quả ổn định hơn nhiều: hệ thống thấy được động tác chứ không chỉ một tư thế.

Hệ thống nhận ra hơn 20 hành động cần thiết tại hiện trường như ngã, đánh nhau, chạy, ngồi xổm, vận hành máy, mang vác và đứng không. Mỗi loại được chỉnh ngưỡng riêng: phát hiện ngã thì thà báo nhầm còn hơn bỏ sót, phát hiện đánh nhau thì hạn chế báo nhầm.

Phạm vi bàn giao

Những gì đã làm.

  1. 01Phát hiện và theo dõi nhiều người thời gian thực
  2. 02ByteTrack giữ định danh xuyên khung hình
  3. 03ST-GCN phân loại hành động từ khung xương
  4. 04Nhận diện hơn 20 hành động
  5. 05Triển khai lai giữa biên và đám mây

Hạng mục

AI & Tự động

Công nghệ

YOLOv8 · ByteTrack · ST-GCN · MediaPipe · Python · OpenCV · TensorFlow · NVIDIA GPU

Studio

Golden Sea Studios

TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam

Dự án này chứng minh cho

AI & Tự động hóa

Pipeline ba tầng phát hiện, theo dõi và phân loại hơn 20 hành động từ khung xương.

Có một bài toán tương tự?

Gửi vài dòng mô tả, mình cùng xem làm được gì.