DeepMotion 是一款基于深度学习的运动捕捉和分析平台，其核心功能是将视频中的运动数据转化为数字化的运动信息。时序分析模块是 DeepMotion 的关键技术之一，负责从视频中提取人体运动的时序信息，包括姿态估计、动作识别和运动轨迹预测等。
一、时序分析概述
时序分析模块的目标是从视频中提取人体运动的时序信息，并将其转换为可量化的运动数据。其主要任务包括：
1.姿态估计: 估计视频中每一帧人体关键点的位置。
2.动作识别: 识别视频中执行的动作类型。
3.运动跟踪: 跟踪人体关键点的运动轨迹，并分析其运动特征。
为了完成这些任务，时序分析模块采用了基于深度学习的时间序列模型，例如循环神经网络（RNN）、长短时记 忆网络（LSTM）、Transformer 等。
二、数据预处理
时序分析模块的第一步是对输入视频进行预处理，以提取可用于模型训练和推理的特征。
2.1 视频帧提取
从输入视频中提取每一帧的图像：
其中， 表示视频，
表示第
帧图像，
为视频总帧数。
2.2 图像预处理
对每一帧图像进行预处理，包括：
- 调整图像大小（例如 256x256）
- 归一化像素值到 [0,1] 范围
- 数据增强（例如随机裁剪、旋转、缩放）
2.3 数据标注
使用预训练的人体姿态估计模型（例如 OpenPose、MediaPipe）提取每一帧图像中人体关键点的位置信息。
假设人体有 个关键点，则第
帧的姿态信息可以表示为：
其中，
表示第 个关键点在第
帧图像中的坐标。
三、时序特征提取
时序特征提取模块负责将姿态序列编码为特征向量，并输入到时间序列模型中进行分析。
3.1 姿态序列编码
将每一帧的姿态信息编码为特征向量：
编码器（Encoder）可以是简单的全连接层，也可以是更复杂的神经网络结构，例如卷积神经网络（CNN）。
编码后的特征向量 可以包含以下信息：
- 关键点的坐标
- 关键点的速度
- 关键点的加速度
- 关键点之间的相对位置
3.2 时间序列建模
将姿态序列编码后的特征向量输入到时间序列模型中，以捕捉时序依赖关系。
3.2.1 LSTM 模型
LSTM 是一种特殊的 RNN，能够有效解决长距离依赖问题。LSTM 的计算过程如下：
1.遗忘门:
: 遗忘门的输出，决定保留多少上一时刻的细胞状态信息。
2.输入门:
: 输入门的输出，决定输入多少新信息到细胞状态。
3.细胞状态更新:
: 候选细胞状态。
: 当前时刻的细胞状态。
4.输出门:
: 输出门的输出，决定输出多少细胞状态信息。
5.隐藏状态更新:
: 当前时刻的隐藏状态。
LSTM 的输出 可以用于后续的任务，例如动作识别或运动轨迹预测。
3.2.2 Transformer 模型
Transformer 是一种基于自注意力机制的深度学习模型，能够并行计算序列中任意两个元素之间的依赖关系。
Transformer 的编码器部分可以将姿态序列编码为上下文向量：
Transformer 的解码器部分可以用于生成运动轨迹或识别动作。
四、运动轨迹预测
运动轨迹预测模块负责根据时序模型的输出预测人体关键点的未来运动轨迹。
4.1 运动特征提取
从时间序列模型的输出中提取运动特征，例如关键点的速度、加速度、运动方向等。
4.2 轨迹预测
使用运动特征预测人体关键点的未来运动轨迹。
1.回归模型:
- 可以使用线性回归模型或神经网络模型来预测关键点的位置变化。
: 当前时刻的预测输出（例如关键点的位置）。
- MLP: 多层感知器，用于将运动特征映射到预测输出。
2.结果优化:
- 对预测的轨迹进行平滑处理，例如使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）来减少噪声和抖动。
五、模型训练
5.1 损失函数
训练目标包括准确的姿态估计、动作识别和运动轨迹预测。
1.姿态估计损失:
- 使用均方误差（MSE）损失函数来衡量预测姿态与真实姿态之间的差异。
2.动作识别损失:
- 使用交叉熵损失函数来衡量动作分类的准确性。
: 动作类别数。
: 真实动作标签。
: 预测动作概率。
3.运动轨迹预测损失:
- 使用 MSE 损失函数来衡量预测轨迹与真实轨迹之间的差异。
4.总损失:
- 将不同任务的损失函数加权求和，得到总损失。
: 权重系数。