BEWEGUNGSVERFOLGUNG DER NÄCHSTEN GENERATION DURCH 3D-MODELLIERUNG

3D-Punktwolken

Die vom Kunden entwickelte Technologie zur Bewegungsverfolgung erforderte umfangreiche 3D-Modellierung. Ziel war es, ML-Algorithmen zu trainieren, um die Handbewegungen der User verfolgen zu können. Das Projekt umfasste zwei Phasen: Annotation von 2D-Bildsequenzen mit unterschiedlichen Handhaltungen durch die Platzierung von Landmarks auf Handgelenken. An die 2D-Bildsequenzen angepasste 3D-Modellierung von Händen. Die 3D-Modelle sollten Handhaltungen aus verschiedenen Winkeln der Bildsequenz korrekt darstellen.

Der Kunde besaß eine eigene Software, in der die Landmark Annotationen und 3D-Modellierung durchgeführt werden mussten. Für den Kunden war es wichtig, dass der Data Annotation Anbieter seiner Wahl flexibel sein konnte, die Arbeit in seiner Software stattfand und das Projektteam vom Anbieter selbst so geschult werden konnte, dass es sich innerhalb kurzer Zeit damit auskannte.

Dieses Projekt erforderte lediglich manuelle Annotation. Mindy Support konnte umfassende Erfahrung in der Kennzeichnung von Skeletten mit Landmarks und 3D-Modellierung vorweisen und führte ein Pilotprojekt durch, um dem Kunden die Gewissheit zu geben, dass unsere Data Annotation Dienstleistungen seinen Anforderungen an Qualität, Produktivität und Projektmanagement Kompetenzen gerecht werden konnten.

Wir stellten ein Team für Landmark Annotation und 3D-Modellierung zusammen. Zu Beginn wurden die Data Annotatoren im Umgang mit der Software des Kunden geschult. Kenntnisse der Projektspezifikationen und Annotationsrichtlinien bildeten die Grundlage für das aus Data Annotatoren, Projektmanager und Qualitätsmanager bestehende Team, um alle Details adäquat berücksichtigen zu können. Die Plattform des Kunden war im Vergleich zu bekannter Standardsoftware ungewöhnlich und die Validierung der 3D-Modelle war eine Herausforderung. Nichtsdestotrotz konnten alle Fristen bei der Zusammenstellung und Schulung des Teams ohne Engpässe eingehalten werden.

Nach der Zusammenstellung und Schulung des Data Annotation Teams begann die eigentliche Arbeit. In der ersten Phase des Projektes wurden 2D-Bilder mit Landmarks versehen. Dies war unkompliziert. Die zweite Phase des Projektes erforderte mehr Aufwand. Beim Anpassen der 3D-Modelle an Handhaltungen aus verschiedenen Winkeln mussten die Data Annotatoren sorgfältig und genau vorgehen. Jede falsche Bewegung könnte dazu führen, dass ein 3D-Modell aus anderen Winkeln verzerrt wurde und somit Fehler auftraten. Daher war es eine Voraussetzung bei der Zusammenstellung des Teams, dass die Data Annotatoren sich gut mit 3D-Objekten auskannten. Bevor die Produktion in vollem Umfang stattfand, wurden auch mehrere Pilotversuche und Kalibierungsrunden mit dem Kunden durchgeführt. So erreichten wir die gewünschte Genauigkeit und positives Kundenfeedback.

Der Kunde war zufrieden damit, wie schnell wir uns in die Plattform einarbeiteten, dass alle Fristen eingehalten wurden und den Annotationen und 3D-Modellen, die wir übermittelten. Es wurde beschlossen, das Projekt zu erweitern. Wir arbeiten seit 1.5 Jahren mit einem wachsenden Umfang daran. Aufgrund hervorragender Ergebnisse erhielten wir auch den Zuschlag für weitere Projekte.