Swing Catalyst Motion Capture FAQ

Swing Catalyst Motion Capture (MoCap) FAQ

Q: Swing Catalyst Motion Capture คืออะไร?

A: Swing Catalyst Motion Capture (MoCap) คือเทคโนโลยีการจับภาพการเคลื่อนไหว 2D แบบไม่ใช้เครื่องหมาย ที่วิเคราะห์การเคลื่อนไหวในกอล์ฟโดยใช้กล้องและอัลกอริทึม AI โดยไม่จำเป็นต้องใช้เครื่องหมายหรือเซ็นเซอร์ทางกายภาพใดๆ

Q: คุณสมบัติหลักมีอะไรบ้าง?

A: Swing Catalyst Motion Capture มีความสามารถดังต่อไปนี้:

  • การตรวจจับบุคคลอย่างชาญฉลาด

  • การประมาณค่าท่าทาง 2D ที่แม่นยำ ด้วยจุดสำคัญสูงสุดถึง 26 จุด

  • การแสดงผลท่าทางแบบใกล้เคียงเรียลไทม์ด้วยความหน่วงต่ำ

  • การซ้อนทับโครงกระดูกพร้อมเครื่องหมายสำหรับข้อต่อ

  • การแสดงผล COM (จุดศูนย์กลางมวล)

  • การวัดมุมข้อต่อ

  • การแสดงผลเส้นเชื่อมข้อต่อแบบกำหนดเอง

  • การติดตามเส้นทางการเคลื่อนไหวของข้อต่อที่ระบุ

Q: ความต้องการของระบบมีอะไรบ้าง?

  • การสมัครสมาชิก Swing Catalyst Pro หรือ Pro+ ที่ใช้งานอยู่ (เวอร์ชัน 25.1 ขึ้นไป)

  • คอมพิวเตอร์ที่รองรับและตรงตามข้อกำหนดที่แนะนำ

  • กล้องที่รองรับหนึ่งตัวหรือมากกว่า

Q: ฟีเจอร์นี้มีในเวอร์ชันใด?

A: ฟีเจอร์ Swing Catalyst Motion Capture มีให้ใช้งานในเวอร์ชัน 25.1

Q: รองรับการตั้งค่ากล้องแบบใดบ้าง?

  • กล้องพร้อมกันสูงสุด 4 ตัว (ไม่รวมมุมมองจากด้านบน)

  • มุมมองที่รองรับ:

มุมมองหน้า-ขวา

  • มุมมองหน้า-ซ้าย

  • ตามแนวเส้น

  • หมายเหตุ: มุมมองจากด้านบนและมุมมองเสรีไม่รองรับ

Q: แนะนำการ์ดจอรุ่นใดบ้าง?

A: สำหรับการตั้งค่ามัลติ-กล้องหรือ FPS สูง:

  • การ์ด NVIDIA รุ่นใหม่ที่มี VRAM มากขึ้น (8-12GB หรือมากกว่า) โดยทั่วไปให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่า โดยเฉพาะเมื่อใช้ TensorRT หรือ CUDA ที่ batch size สูง รุ่น GPU ที่แสดงด้านล่างยังรวมถึงรุ่น Ti, Ti Super และ Super จาก NVIDIA ด้วย

  • NVIDIA RTX 3070, 3080, 3090

  • NVIDIA RTX 4060, 4070, 4080, 4090

  • NVIDIA RTX 5060, 5070, 5080, 5090 (ไม่รองรับใน Swing Catalyst 25.1 รองรับเฉพาะ 25.2)

Q: การตั้งค่าที่แนะนำมีอะไรบ้าง?

  • ลำดับความสำคัญของ Execution Provider (NVIDIA): TensorRT → CUDA → DirectML

  • สำหรับผู้ใช้ GPU ของ AMD หรือ Intel กรุณาใช้ DirectML

  • Batch size: ขึ้นอยู่กับจำนวนกล้องและหน่วยความจำ GPU เฉพาะของคอมพิวเตอร์ของคุณ ดูรายละเอียดในบทความสนับสนุนของเรา

  • การปรับแต่งเพิ่มเติม:

เปิดใช้งานโมเดลตรวจจับ Nano (หากยังไม่ได้เป็นค่าเริ่มต้น)

  • FP16 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติม (ซึ่งจะลดความแม่นยำของโมเดล ใช้ได้เฉพาะกับ TensorRT ในขณะนี้)

Q: จะปรับแต่งการตั้งค่ากล้องอย่างไรเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด?

  • ดำเนินการสอบเทียมกล้องให้เสร็จสมบูรณ์

  • ตรวจสอบการจัดตำแหน่งและการวางตำแหน่งกล้องให้เหมาะสม (เช่น ตรวจสอบว่าผู้ทำการทดลองอยู่ตรงกลางและกล้องอยู่ในระดับ)

  • รักษาแสงสว่างที่สม่ำเสมอและกระจายได้ดี

Q: ควรทำอย่างไรหากการประมวลผลการบันทึกช้า?

  • ตรวจสอบการเลือก execution provider (แนะนำ TensorRT สำหรับการ์ด NVIDIA)

  • การปรับแต่ง TensorRT ครั้งแรกอาจใช้เวลาหลายนาที การบันทึกครั้งถัดไปจะเร็วขึ้น

  • พิจารณาเปิดใช้งานโมเดลตรวจจับ Nano เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น

Q: มีข้อจำกัดอะไรบ้าง?

A: มีข้อจำกัด โดยทั่วไปการเคลื่อนไหวที่รวดเร็วและท่าทางที่ซับซ้อนอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการติดตามได้บ้าง ฟังก์ชันการทำงานยังคงอยู่ในระหว่างการพัฒนาและอาจมีการเปลี่ยนแปลง

Q: จะเปิดใช้งาน MoCap ได้อย่างไร?

  • ตรวจสอบว่าซอฟต์แวร์ของคุณเป็นเวอร์ชันล่าสุด (เวอร์ชัน 25.1 หรือใหม่กว่า)

  • ค้นหาปุ่ม MoCap ในแถบเมนูด้านบน

  • คลิกเพื่อเปิด/ปิดฟีเจอร์

  • หมายเหตุ: ฟีเจอร์ MoCap สามารถเปิด/ปิดได้อย่างอิสระสำหรับการจับภาพหรือการเล่นกลับ

โปรดดูคู่มือผู้ใช้ของเราสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม

Q: รองรับกล้องรุ่นใดบ้าง?

A: กล้องสตรีมสดใดก็ตามที่ SwingCatalyst รองรับสามารถใช้งานได้ ดูบทความกล้องที่รองรับของเรา

Q: คาดว่าจะใช้เวลาในการประมวลผลนานเท่าใด?

A: เวลาในการประมวลผลขึ้นอยู่กับฮาร์ดแวร์เป็นอย่างมาก

ปัจจัยต่างๆ เช่น ประเภทของการ์ดจอ, batch size, execution provider สามารถส่งผลต่อความเร็วในการประมวลผลได้อย่างมาก เมื่อเปิดใช้งาน MoCap เราประมาณว่าจะใช้เวลาในการประมวลผลการบันทึกนานขึ้น 30-50% (เวลาตั้งแต่การบันทึกถูกตัวกระตุ้นจนกว่าจะพร้อมเปิด) เมื่อเปรียบเทียบกับการปิดใช้งาน MoCap

หากคุณต้องการบันทึกหลายครั้งติดต่อกัน คุณสามารถปิด MoCap แล้วทำการบันทึก จากนั้นเมื่อเปิดการบันทึกในภายหลังให้เปิด MoCap แล้วเรียกใช้ขั้นตอนการประมวลผลใหม่

Q: โครงกระดูกไม่แสดง กะพริบ หรือหายไปเป็นครั้งคราว แม้ว่าจะเปิดใช้งาน MoCap และเปิดมุมมองโครงกระดูกแล้วก็ตาม

A: สาเหตุน่าจะมาจากการตรวจจับบุคคลล้มเหลวในกรณีนี้

อัปเดตล่าสุด: 2025-05-16 | ดูบนเว็บไซต์สนับสนุนอย่างเป็นทางการ