概要
LIPSense™ 3D Body Pose Standard は、組込み AI デバイス、産業安全、 人機インタラクション、行動分析、リアルタイムモーショントラッキング向けに最適化された、 軽量かつ高効率な人体姿勢推定ミドルウェアです。
本バージョンは Lite モード（18 点） と Full モード（32 点） の 2 種類のトラッキングモードを提供し、ハードウェア性能やレイテンシ要件、 用途に応じて柔軟に切り替えが可能です。
主な特長（Key Features）
1. Lite モード / Full モードの 2 つのトラッキングモード
● Lite モード — 高効率トラッキング（18 点）
- トラッキングポイント：両眼、鼻、両耳、首、両肩、両肘、両手首、両臀部、両膝、両足首
- チップ最適化：Intel® OpenVINO™ / NVIDIA® TensorRT に自動対応
- 組込み用途や低レイテンシが求められる環境に最適
● Full モード — 全身トラッキング（32 点）
- Lite モード（18 点）に加えて：頭部、鎖骨（左右）、両手、指先（左右）、 親指（左右）、胸部、骨盤、へそ、両足 などを含む 32 点トラッキング
- ハードウェア要件：NVIDIA CUDA 12.x + cuDNN 9.9.0 により最適性能を発揮
- 行動分析、産業安全、モーション研究用途に対応
2. 最大 43 名の同時追跡
展示会、教育現場、工場など、大規模シーンでも安定して動作します。
3. 複雑な動作にも対応
スイング（Swinging）やよろめき（Staggering）など、難易度の高い動作も正確に取得できます。
4. 開発者に優しい設計
- 対応言語：C / C++ / C# / Python / Unity
- 対応 OS：Windows / Ubuntu
対応 3D カメラ
- 産業用途：LIPSedge™ AE シリーズ
- 一般用途：LIPSedge™ DL シリーズ / LIPSedge™ S315
※ 各センサーの照明条件は異なるため、詳細は各製品の公式ドキュメントをご確認ください。
技術仕様（Specifications）
| 項目 |
內容 |
| 検出距離 |
2–7 m（最適距離：3 m） |
| フレームレート |
30 fps |
| 同時トラッキング可能人数 |
最大 43 名 |
| 骨格点数 |
Full モード：32 点（身体 32 個の主要関節） |
| OS |
Windows 10 / Ubuntu 22.04 / 24.04 |
| 対応言語 |
C / C++ / Python / Unity / C# |
32 点の詳細：
目×2、耳×2、鼻、頭、首、鎖骨×2、肩×2、肘×2、手首×2、手×2、指先×2、親指×2、骨盤、胸、へそ、腰×2、膝×2、足首×2、足×2
システム要件（System Requirements）
| モード |
Lite モード（18 点） |
Full モード（32 点） |
| CPU |
Intel Core™ 第 6 世代 |
Intel Core™ 第 8 世代 |
| RAM |
8GB 以上 |
8GB 以上 |
| GPU |
NVIDIA® RTX 4060 |
NVIDIA® RTX 4060 Ti |
| 推論加速 |
OpenVINO™ / TensorRT™ |
CUDA 12.x, cuDNN 9.9.0 |
| Arm 対応 |
N/A |
Jetson Xavier™ / AGX Orin™ |
ライセンス（Licensing Model）
SDK 無料トライアル
- 開発・テスト・検証目的で利用可能
- 1 回あたりの実行時間：20 分
Runtime（デプロイ時必須）
- 1 ライセンスにつき 1 台のカメラ（シリアル番号に紐付け）
- 永久ライセンス（Perpetual License）
- デプロイ台数分の Runtime が必要
購入フロー
- ご注文後、カメラのシリアル番号のご提出に関するご案内メールを送付します。
- 入金確認後、3 営業日以内にライセンスファイルおよびダウンロードリンクを発行します。
アップグレードポリシー
- 購入後 1 年以内はマイナーアップデートを無償提供
- 1 年経過後は、以下の年間アップグレードサービスをご利用いただけます：
- Standard：USD 49 / 年
- Professional：USD 79 / 年
活用シーン（Use Cases）
● モーションキャプチャ・プロトタイプ
動作解析、体感コンテンツ、姿勢推定研究などのプロトタイピングに。
● 産業安全監視・動作分析
工場での安全行動検知、作業姿勢分析、人機協調モニタリングに。
● VR / AR インタラクション
没入型体験、HCI 研究、体感トレーニングアプリケーションに。
