5 марта 2025 г.
Изучите возможности оценки ключевых точек руки с помощью искусственного интеллекта благодаря поддержке Ultralytics YOLO11 для оценки позы в таких приложениях, как распознавание жестов в режиме реального времени.
В последнее время сурдопереводчики на Суперкубке привлекли к себе много внимания. Когда вы смотрите по телевизору, как они исполняют песню вашего любимого исполнителя, вы можете понять их, если знаете язык жестов, потому что ваш мозг обрабатывает движения их рук. Но что, если бы компьютер мог делать то же самое? Благодаря решениям для отслеживания движений рук, основанным на искусственном интеллекте, машины могут отслеживать и интерпретировать движения рук с впечатляющей точностью.
В основе этих решений лежит компьютерное зрение- область искусственного интеллекта, позволяющая машинам обрабатывать и понимать визуальную информацию. Анализируя изображения и видео, искусственное зрение помогает им обнаруживать объекты, отслеживать движения и распознавать сложные жесты с поразительной точностью.
Например, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, могут быть обучены обнаруживать и анализировать ключевые точки руки в реальном времени с помощью оценки положения. Таким образом, эти модели можно использовать в таких приложениях, как распознавание жестов, сурдоперевод и взаимодействие AR/VR.
В этой статье мы рассмотрим, как YOLO11 позволяет отслеживать руки на основе ИИ, какие наборы данных используются для обучения и как настраивать модель для оценки положения руки. Мы также рассмотрим реальные приложения. Давайте приступим!
ИИ можно использовать для распознавания и отслеживания движений рук в визуальных данных, определяя такие ключевые точки, как запястье, кончики пальцев и суставы пальцев. Один из подходов, известный как оценка позы, помогает компьютерам понять движения человека, отображая ключевые точки и анализируя, как они меняются со временем. Это позволяет системам искусственного интеллекта с высокой точностью интерпретировать позу, жесты и движения человека.
Модели компьютерного зрения делают это возможным, анализируя изображения или видео, чтобы определить ключевые точки на руке и отследить их перемещение. После нанесения этих точек на карту искусственный интеллект может распознавать жесты, анализируя пространственные отношения между ключевыми точками и их изменение с течением времени.
Например, если расстояние между большим и указательным пальцами уменьшается, ИИ может интерпретировать это как движение щипка. Аналогичным образом, отслеживание последовательного перемещения точек клавиш помогает определить сложные жесты рук и даже предсказать будущие движения.
Интересно, что оценка позы для отслеживания рук открывает захватывающие возможности: от управления смарт-устройствами без помощи рук до повышения точности роботов и помощи в медицинских приложениях. По мере развития искусственного интеллекта и компьютерного зрения отслеживание рук, вероятно, будет играть все большую роль в повышении интерактивности, доступности и интуитивности технологий в повседневной жизни.
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению того, как создать решение для отслеживания рук на основе ИИ, давайте подробнее рассмотрим оценку позы и то, как YOLO11 поддерживает эту задачу компьютерного зрения. В отличие от стандартного обнаружения объектов, которое идентифицирует целые объекты, оценка позы фокусируется на обнаружении ключевых ориентиров - таких как суставы, конечности или края - для анализа движения и позы.
В частности, Ultralytics YOLO11 предназначена для оценки позы в режиме реального времени. Используя нисходящие и восходящие методы, она эффективно обнаруживает людей и оценивает ключевые точки за один шаг, превосходя предыдущие модели по скорости и точности.
Из коробки YOLO11 поставляется предварительно обученным на наборе данных COCO-Pose и может распознавать ключевые точки на человеческом теле, включая голову, плечи, локти, запястья, бедра, колени и лодыжки.
Помимо оценки позы человека, YOLO11 можно обучить определять ключевые точки на различных объектах, как одушевленных, так и неодушевленных. Такая гибкость делает YOLO11 отличным вариантом для широкого круга приложений.
Первый шаг в обучении модели - это сбор данных и их аннотирование или поиск существующего набора данных, который соответствует потребностям проекта. Например, набор данных Hand Keypoints является хорошей отправной точкой для обучения моделей Vision AI для отслеживания рук и оценки позы. Он содержит 26 768 аннотированных изображений, что избавляет от необходимости вручную накладывать метки.
Его можно использовать для обучения моделей, подобных Ultralytics YOLO11, чтобы быстро научиться обнаруживать и отслеживать движения рук. Набор данных включает 21 ключевую точку на руку, охватывающую запястье, пальцы и суставы. Кроме того, аннотации к набору данных были созданы с помощью Google MediaPipe, инструмента для разработки решений на основе искусственного интеллекта для обработки медиа в режиме реального времени, что обеспечивает точное и надежное определение ключевых точек.
Использование такого структурированного набора данных экономит время и позволяет разработчикам сосредоточиться на обучении и доработке моделей, а не на сборе и маркировке данных. Более того, набор данных уже разделен на обучающий (18 776 изображений) и проверочный (7 992 изображения) подмножества, что упрощает оценку эффективности модели.
Обучение YOLO11 для оценки положения рук - несложный процесс, особенно с пакетом Ultralytics Python, который упрощает настройку и обучение модели. Поскольку набор данных Hand Keypoints уже поддерживается в конвейере обучения, его можно сразу использовать без дополнительного форматирования, что экономит время и усилия.
Вот как происходит процесс обучения:
Пройдя через все этапы создания пользовательской модели, вы заметите, что мониторинг производительности очень важен. Наряду с отслеживанием прогресса во время обучения, оценка модели после его завершения очень важна, чтобы убедиться, что она точно обнаруживает и отслеживает ключевые точки рук.
Ключевые показатели эффективности, такие как точность, величина потерь и средняя точность (mAP), помогают оценить, насколько хорошо работает модель. Пакет Ultralytics Python предоставляет встроенные инструменты для визуализации результатов и сравнения прогнозов с реальными аннотациями, что облегчает поиск областей для улучшения.
Чтобы лучше понять работу модели, вы можете посмотреть графики оценки, такие как кривые потерь, графики точности-отдачи и матрицы путаницы, которые автоматически генерируются в журналах обучения.
Эти графики помогают выявить такие проблемы, как чрезмерная подгонка (когда модель запоминает учебные данные, но с трудом справляется с новыми данными) или недостаточная подгонка (когда модель не может выучить паттерны достаточно хорошо для точной работы), и направить корректировки для повышения точности. Кроме того, важно тестировать модель на новых изображениях или видео, чтобы понять, насколько хорошо она работает в реальных условиях.
Далее мы рассмотрим некоторые из наиболее эффективных применений оценки ключевых точек руками с помощью Ultralytics YOLO11.
Допустим, вы можете регулировать громкость на телевизоре простым взмахом руки или управлять системой "умного дома" простым взмахом руки. Распознавание жестов в реальном времени на базе YOLO11 делает возможным такое бесконтактное взаимодействие благодаря точному распознаванию движений рук в режиме реального времени.
Для этого используются камеры с искусственным интеллектом, которые отслеживают ключевые точки на руке и интерпретируют жесты как команды. Камеры с датчиком глубины, инфракрасные датчики или даже обычные веб-камеры фиксируют движения руки, а YOLO11 обрабатывает полученные данные для распознавания различных жестов. Например, такая система может отличить смахивание, чтобы переключить песню, щипок, чтобы увеличить масштаб, или круговое движение, чтобы отрегулировать громкость.
ИИ-решения для отслеживания движения рук могут обеспечить беспрепятственное общение между глухим человеком и человеком, не знающим языка жестов. Например, смарт-устройства, оснащенные камерами и YOLO11, могут использоваться для мгновенного перевода языка жестов в текст или речь.
Благодаря таким достижениям, как YOLO11, средства сурдоперевода становятся все более точными и доступными. Это влияет на такие приложения, как вспомогательные технологии, службы живого перевода и образовательные платформы. ИИ может помочь устранить пробелы в общении и способствовать инклюзивности на рабочих местах, в школах и общественных местах.
Вы когда-нибудь играли в игры виртуальной реальности (VR), где можно было бы хватать предметы без использования контроллера? Отслеживание рук с помощью компьютерного зрения делает это возможным, позволяя пользователям естественно взаимодействовать в средах дополненной реальности (AR) и VR.
Благодаря оценке ключевых точек руки с помощью таких моделей, как Ultralytics YOLO11, ИИ отслеживает движения в режиме реального времени, позволяя выполнять такие жесты, как щипок, захват и смахивание. Это улучшает игры, виртуальное обучение и удаленное сотрудничество, делая взаимодействие более интуитивным. По мере совершенствования технологии отслеживания движений рук AR и VR станут еще более захватывающими и реалистичными.
Оценка ключевых точек руки с помощью Ultralytics YOLO11 делает решения по отслеживанию рук на основе ИИ более доступными и надежными. Компьютерное зрение открывает новые возможности взаимодействия человека и компьютера - от распознавания жестов в реальном времени до сурдоперевода и AR/VR-приложений.
Кроме того, упрощенные процессы обучения и тонкой настройки помогают разработчикам создавать эффективные модели для различных реальных применений. По мере развития технологии компьютерного зрения мы можем ожидать еще больше инноваций в таких областях, как здравоохранение, робототехника, игры и безопасность.
Взаимодействуйте с нашим сообществом и изучайте достижения в области ИИ в нашем репозитории GitHub. Узнайте о влиянии ИИ на производство и компьютерном зрении в здравоохранении на страницах наших решений. Ознакомьтесь с нашими лицензионными планами и начните свой путь к ИИ уже сегодня!
.webp)
