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Schnellstart: Einrichten der Azure Kinect Körperverfolgung

Dieser Schnellstart führt Sie durch den Prozess des Body-Trackings auf Ihrem Azure Kinect DK.

Systemanforderungen

Das Body Tracking SDK erfordert eine NVIDIA-GPU, die auf dem Host-PC installiert ist. Die empfohlene PC-Anforderung des Body-Tracking-Hosts wird auf der Seite "Systemanforderungen" beschrieben.

Installieren von Software

Installieren des neuesten NVIDIA-Treibers

Laden Sie den neuesten NVIDIA-Treiber für Ihre Grafikkarte herunter, und installieren Sie diesen. Ältere Treiber sind möglicherweise nicht mit den CUDA-Binärdateien kompatibel, die mit dem Body Tracking SDK weiterverteilt werden.

Visual C++ Redistributable für Visual Studio 2015

Laden Sie Visual C++ Redistributable für Visual Studio 2015 herunter, und installieren Sie sie.

Einrichten von Hardware

Azure Kinect DK einrichten

Starten Sie den Azure Kinect Viewer , um zu überprüfen, ob Ihr Azure Kinect DK ordnungsgemäß eingerichtet ist.

Herunterladen des Body Tracking SDK

  1. Wählen Sie den Link zum Herunterladen des Body Tracking SDK aus.
  2. Installieren Sie das Body Tracking SDK auf Ihrem PC.

Überprüfen der Körperverfolgung

Starten Sie den Azure Kinect Body Tracking Viewer , um zu überprüfen, ob das Body Tracking SDK ordnungsgemäß eingerichtet ist. Der Viewer wird mit dem SDK-MSI-Installationsprogramm installiert. Sie finden es im Startmenü oder unter <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe.

Wenn Sie nicht über eine leistungsfähige GPU verfügen und das Ergebnis dennoch testen möchten, können Sie den Azure Kinect Body Tracking Viewer in der Befehlszeile über den folgenden Befehl starten: <SDK Installation Path>\tools\k4abt_simple_3d_viewer.exe CPU

Wenn alles richtig eingerichtet ist, sollte ein Fenster mit einer 3D-Punkt-Cloud und nachverfolgten Körpern angezeigt werden.

Body Tracking 3D Viewer

Angeben der ONNX-Runtime-Ausführungsumgebung

Das Body Tracking SDK unterstützt CPU-, CUDA-, DirectML- (nur Windows)- und TensorRT-Ausführungsumgebungen, um das Pose-Schätzungsmodell abzuleiten. Standardmäßig erfolgt die K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU-Ausführung unter Linux mit CUDA und unter Windows mit DirectML. Es wurden drei zusätzliche Modi hinzugefügt, um bestimmte Ausführungsumgebungen auszuwählen: K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_CUDA, , K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_DIRECTMLund K4ABT_TRACKER_PROCESSING_MODE_GPU_TENSORRT.

Hinweis

ONNX Runtime zeigt Warnungen für Opcodes an, die nicht beschleunigt werden. Diese werden möglicherweise sicher ignoriert.

ONNX-Runtime enthält Umgebungsvariablen zum Steuern der Zwischenspeicherung des TensorRT-Modells. Die empfohlenen Werte sind:

  • ORT_TENSORRT_ENGINE_CACHE_ENABLE=1
  • ORT_TENSORRT_CACHE_PATH="Pfadname"

Der Ordner muss vor dem Starten der Körperverfolgung erstellt werden.

Wichtig

TensorRT verarbeitet das Modell vor der Ableitung, was zu erweiterten Startzeiten im Vergleich zu anderen Ausführungsumgebungen führt. Das Engine-Caching beschränkt dies auf die erste Ausführung, ist jedoch experimentell und spezifisch für das Modell, die ONNX-Runtime-Version, die TensorRT-Version und das GPU-Modell.

Die TensorRT-Ausführungsumgebung unterstützt sowohl FP32 (Standard) als auch FP16. FP16 tauscht eine ~2x Leistungsverbesserung gegen einen minimalen Genauigkeitsverlust ein. So geben Sie FP16 an:

  • ORT_TENSORRT_FP16_ENABLE=1

Erforderliche DLLs für ONNX-Runtime-Ausführungsumgebungen

Modus ORT 1.10 CUDA 11.4.3 CUDNN 8.2.2.26 TensorRT 8.0.3.4
Zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) msvcp140 - - -
onnxruntime
CUDA msvcp140 cudart64_110 cudnn64_8 -
onnxruntime cufft64_10 cudnn_ops_infer64_8
onnxruntime_providers_cuda cublas64_11 cudnn_cnn_infer64_8
onnxruntime_providers_shared cublasLt64_11
DirectML msvcp140 - - -
onnxruntime
directml
TensorRT msvcp140 cudart64_110 - nvinfer
onnxruntime cufft64_10 nvinfer_plugin
onnxruntime_providers_cuda cublas64_11
onnxruntime_providers_shared cublasLt64_11
onnxruntime_providers_tensorrt nvrtc64_112_0
nvrtc-builtins64_114

Beispiele

Hier finden Sie die Beispiele, wie Sie das Body-Tracking-SDK verwenden können. Hier.

Nächste Schritte