Полное руководство по инструментам оценки позы

Как люди, мы инстинктивно читаем движения. Когда кто-то наклоняется вперед, поворачивает голову или поднимает руку, вы можете сразу понять, что он делает. Это тихая, почти подсознательная способность, которая определяет, как мы взаимодействуем с людьми и исследуем мир.

По мере того как технологии занимают все большее место в нашей повседневной жизни, вполне естественно, что мы хотим, чтобы наши устройства понимали движения так же плавно, как и мы. Недавние достижения в области искусственного интеллекта, особенно в области глубокого обучения, делают это возможным. В частности, компьютерное зрение помогает машинам извлекать смысл из изображений и видео и способствует этому прогрессу.

Например, оценка позы — это распространенная задача компьютерного зрения, которая предсказывает расположение заранее определенных ключевых точек тела (таких как плечи, локти, бедра и колени) на изображении или в кадре видео. Эти ключевые точки можно соединить с помощью фиксированного определения скелета, чтобы сформировать упрощенное представление позы. 

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и готовящаяся к выпуску Ultralytics , поддерживают такие задачи, как оценка позы, и могут использоваться для работы приложений в режиме реального времени, включая обратную связь по форме в фитнесе и спорте, мониторинг безопасности и интерактивные приложения дополненной реальности.

‍

‍

В этой статье мы подробно рассмотрим инструменты оценки позы и узнаем, как работает оценка позы, где она используется, а также познакомимся с некоторыми из лучших моделей и библиотек, доступных на сегодняшний день. Приступим!

Что такое оценка позы?

Оценка позы — это метод компьютерного зрения, который помогает системе понять, как человек или объект расположены на изображении или в видео. Вместо того, чтобы анализировать каждый пиксель одинаково, он предсказывает набор постоянных ориентиров, таких как голова, плечи, локти, бедра, колени и лодыжки. 

Большинство моделей выводят координаты этих ключевых точек и оценку, отражающую вероятность правильности каждого прогноза. Затем эти ключевые точки можно соединить с помощью заранее определенной схемы скелета, чтобы сформировать простое представление позы. 

При применении к каждому кадру видеоролика полученные ключевые точки могут быть сопоставлены во времени для оценки движения. Это позволяет использовать такие приложения, как проверка форм, анализ движений и взаимодействие на основе жестов.

Необходимость инструментов для оценки позы

Движения человека несут в себе много информации. То, как человек наклоняется, тянется или переносит вес, может раскрыть его намерения, усилия, усталость или даже риск получения травмы. До недавнего времени для фиксации такого уровня деталей обычно требовались специальные датчики, костюмы для захвата движения или контролируемые лабораторные условия.

Оценка позы меняет эту ситуацию. Извлечение ключевых ориентиров тела из обычных изображений и видео позволяет компьютерам анализировать движения с помощью стандартных камер. Это делает анализ движений более доступным, масштабируемым и практичным для использования в реальных условиях.

Вот несколько способов, которыми оценка позы может оказать влияние:

• Более безопасные рабочие места: системы, основанные на зрительном восприятии, могут использоваться для detect положений тела, повторяющихся нагрузок или небезопасных методов подъема грузов до того, как произойдут травмы.
  
• Улучшение фитнес- и спортивных тренировок: решения Vision AI могут оценивать форму, баланс и технику в режиме реального времени, предоставляя пользователям мгновенную обратную связь без использования носимых устройств.
  
• Здравоохранение и реабилитация: врачи могут удаленно track прогресс track , осанку и амплитуду движений с помощью простых видеозаписей.
  
• Интерактивные впечатления: оценка позы упрощает отслеживание и точное отражение движений человека цифровыми аватарами и иммерсивными средами.

Эволюция алгоритмов оценки позы

Идея оценки позы существует уже много лет. Ранние подходы использовали простые геометрические модели и ручные правила, и они обычно работали только в контролируемых условиях.

Например, система может хорошо работать, когда человек стоит неподвижно в фиксированном положении, но выходить из строя, когда он начинает ходить, поворачиваться или взаимодействовать с объектами в реальных сценах. Эти методы часто испытывали трудности с естественными движениями, изменением углов камеры, загроможденным фоном и частичной окклюзией.

Современная оценка позы опирается на глубокое обучение для решения этих задач. Обучая сверточные нейронные сети на больших наборах данных с метками, модели изучают визуальные шаблоны, которые помогают им более надежно detect в различных позах, у разных людей и в разных средах. 

С помощью дополнительных примеров модель улучшает свои прогнозы и становится более эффективной в обобщении новых сцен. Благодаря этому прогрессу оценка позы теперь поддерживает широкий спектр практических случаев использования, включая мониторинг рабочего места и эргономику, а также спортивную аналитику, где тренеры и аналитики изучают движения спортсменов.

Типы методов оценки позы

Оценка позы бывает нескольких видов, в зависимости от настроек и того, что вам нужно измерить. Вот основные типы, с которыми вы можете столкнуться:

• Оценка 2D-позы: этот подход позволяет обнаруживать ключевые точки тела на двумерном изображении или в кадре видео. Он хорошо работает со стандартными камерами и является вычислительно эффективным, что делает его подходящим для таких задач, как базовое отслеживание движений, анализ осанки и обратная связь в режиме реального времени.
• Оценка 3D-позы: путем оценки глубины в дополнение к координатам изображения оценка 3D-позы обеспечивает пространственное понимание движений тела. Это особенно полезно, когда важно движение вперед и назад, например, в спортивном анализе, реабилитации, биомеханике и анимации. В частности, оценка 3D-позы человека фиксирует положение суставов и движения в 3D-пространстве, уменьшая неоднозначность, которая может возникнуть при 2D-проекциях.
• Оценка позы одного человека: эти системы предназначены для track человека за раз. Они, как правило, лучше всего работают в контролируемых или полуконтролируемых условиях, когда объект хорошо виден, например, в приложениях для выполнения упражнений под руководством тренера, видеозвонках или системах анализа движений.
• Оценка позы нескольких человек: этот подход, разработанный для сцен с несколькими людьми, обнаруживает и отслеживает позы нескольких человек одновременно. Он особенно полезен в оживленных местах, таких как рабочие помещения, спортивные залы, общественные места и групповые мероприятия, где объекты могут пересекаться или закрывать друг друга.

‍

Понимание принципа работы моделей оценки позы человека

Оценка позы может применяться ко многим видам объектов, но для простоты сосредоточимся на оценке позы человека.

Большинство систем оценки позы человека обучаются на аннотированных наборах данных, в которых ключевые части тела помечены на больших коллекциях изображений и видеокадров. Используя эти примеры, модель изучает визуальные шаблоны, связанные с ориентирами человеческого тела, такими как плечи, локти, бедра, колени и лодыжки, чтобы точно предсказывать ключевые точки в новых сценах.

Еще одним ключевым аспектом является архитектура вывода модели, которая определяет, как она обнаруживает ключевые точки и собирает их в полные позы. Некоторые системы сначала detect человека, а затем оценивают ключевые точки в области каждого человека, в то время как другие detect по всему изображению, а затем группируют их по отдельным людям. Более новые одноступенчатые конструкции могут предсказывать позы за один проход, обеспечивая баланс между скоростью и точностью для использования в режиме реального времени.

Далее давайте подробно рассмотрим различные подходы к оценке позы. 

Оценка позы по принципу «снизу вверх»

При использовании подхода «снизу вверх» модель сначала анализирует изображение в целом и находит ключевые точки тела, такие как голова, плечи, локти, бедра, колени и лодыжки. На этом этапе она не пытается разделить людей. Она просто обнаруживает все ключевые точки или суставы тела, определенные скелетом позы на всей сцене.

После этого система выполняет второй шаг, чтобы соединить точки. Она связывает ключевые точки, которые принадлежат друг другу, и группирует их в полные скелеты, по одному на человека. Поскольку нет необходимости сначала detect человека, методы «снизу вверх» часто хорошо работают в сценах с большим количеством людей, где люди перекрывают друг друга, имеют разные размеры или частично скрыты.

Обнаружение позы сверху вниз

В отличие от этого, системы с нисходящим подходом сначала обнаруживают каждого человека на изображении. Они размещают ограничительную рамку вокруг каждого человека и рассматривают каждую рамку как отдельную область для анализа.

После выделения человека модель прогнозирует ключевые точки тела в пределах этой области. Такая пошаговая настройка часто дает очень точные результаты, особенно когда в кадре находится всего несколько человек и каждый из них хорошо виден.

Одноступенчатая или гибридная оценка позы

Одноступенчатые, иногда называемые гибридными, модели прогнозируют позы за один проход. Вместо того, чтобы сначала выполнять обнаружение человека, а затем оценку ключевых точек, они одновременно выводят местоположение человека и ключевые точки тела.

Поскольку все происходит в одном модуле, эти модели часто быстрее и эффективнее, что делает их идеальным решением для применения в режиме реального времени, например для отслеживания движения и захвата движения. Модели, такие как Ultralytics YOLO11 на основе этой идеи и направлены на достижение баланса между скоростью и надежностью прогнозирования ключевых точек.

Обучение и оценка моделей оценки позы

Независимо от используемого подхода, модель оценки позы все равно должна быть тщательно обучена и протестирована, прежде чем она станет надежной в реальных условиях. Обычно она обучается на больших наборах изображений (а иногда и видео), где ключевые точки тела помечены метками, что помогает ей обрабатывать различные позы, углы камеры и окружающую среду.

К числу известных наборов данных для оценки позы относятся COCO , MPII Human Pose, CrowdPose и OCHuman. Когда эти наборы данных не отражают условия, с которыми модель столкнется при внедрении, инженеры часто собирают и маркируют дополнительные изображения из целевой среды, такой как заводской цех, спортивный зал или клиника.

‍

После обучения эффективность модели оценивается по стандартным тестам для измерения точности и надежности, а также для дальнейшей настройки с целью использования в реальных условиях. Результаты часто представляются с использованием средней средней точности, обычно называемой mAP, которая обобщает эффективность при различных порогах достоверности путем сравнения прогнозируемых поз с маркированными эталонными данными.

Во многих тестах по оценке позы прогнозируемая поза сопоставляется с реальной позой с помощью метода Object Keypoint Similarity (OKS). OKS измеряет степень близости прогнозируемых ключевых точек к аннотированным ключевым точкам, учитывая такие факторы, как масштаб человека и типичную сложность локализации каждой ключевой точки. 

Модели Pose также выводят оценки достоверности для обнаруженных людей и отдельных ключевых точек. Эти оценки отражают степень достоверности модели и используются для ранжирования и фильтрации прогнозов, что особенно важно в сложных условиях, таких как окклюзия, смазывание движения или необычные углы съемки.

Популярные инструменты и библиотеки для оценки позы

Сегодня доступно множество инструментов для оценки позы, каждый из которых обеспечивает баланс между скоростью, точностью и простотой использования. Вот некоторые из наиболее широко используемых инструментов и библиотек:

• Ultralytics YOLO11: Разработанная как современная модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, YOLO11 на более ранних моделях, таких как Ultralytics YOLOv8. Она улучшает скорость, точность и общую эффективность, поддерживая при этом различные задачи компьютерного зрения, включая оценку позы. Благодаря высокой производительности на различных платформах, от ноутбуков до периферийных устройств, YOLO11 отличным выбором для многих реальных применений.
• Ultralytics : эта новая модель следующего поколения разработана с целью стать более легкой, компактной и быстрой, при этом сохраняя высокую точность. Она создана для использования в режиме реального времени и более простого развертывания, а также поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и оценка положения, в моделях различных размеров, подходящих для всего, от периферийных устройств до более крупных систем.
• MediaPipe: это кроссплатформенный фреймворк для создания конвейеров машинного обучения и обработки изображений. Он легкий и эффективно работает на мобильных устройствах, планшетах и в веб-приложениях, а также включает готовые к использованию решения и модели для отслеживания положения всего тела, ориентиров лица и рук.
• OpenPose: эта комплексная система оценки позы с открытым исходным кодом широко известна благодаря возможности обнаружения ключевых точек у нескольких человек. Она может одновременно оценивать ключевые точки тела, рук и лица и широко используется в исследованиях, анимации и анализе движений.
• MMPose: MMPose — это набор инструментов для оценки позы PyTorch из экосистемы OpenMMLab. Он предоставляет множество реализаций моделей, утилит для обучения и опций настройки, что делает его полезным для экспериментов и глубокой настройки.
• HRNet и AlphaPose: это старые модели оценки позы, которые до сих пор используются в исследованиях. HRNet — это архитектура модели позы, которая сохраняет характеристики изображения высокого разрешения по всей сети, что помогает ей точно локализовать ключевые точки. AlphaPose — широко используемая система оценки позы нескольких человек, которая обычно применяется, когда требуется высокая точность в многолюдных или сложных сценах.

Реальные применения анализа и оценки позы

Оценка позы все чаще используется для преобразования обычных видеороликов в полезную информацию о движениях. Отслеживая ключевые точки тела кадр за кадром, эти системы могут определять осанку, движения и физическое поведение по изображению с камеры, что делает такую технологию практичной во многих реальных ситуациях.

Например, в здравоохранении и реабилитации отслеживание положения тела может помочь врачам увидеть и измерить, как пациент двигается во время терапии и восстановления. Извлекая ориентиры тела из обычных видеозаписей, его можно использовать для оценки осанки, амплитуды движений и общих паттернов движения в динамике. Эти измерения могут поддержать и оптимизировать традиционные клинические оценки и, в некоторых случаях, упростить track без необходимости использования носимых датчиков или специального оборудования.

Аналогичным образом, в спорте и телевещании оценка позы позволяет анализировать движения спортсменов непосредственно по видеоизображению. Интересным примером является Hawk-Eye, система отслеживания на основе камер, используемая в профессиональном спорте для судейства и телевизионной графики. Она также обеспечивает отслеживание скелета, оценивая ключевые точки тела спортсмена по изображению с камеры.

Выбор подходящего инструмента для оценки позы

Выбор подходящего инструмента для оценки позы начинается с понимания потребностей вашего проекта в области компьютерного зрения. Некоторые приложения отдают приоритет скорости в режиме реального времени, в то время как другие требуют более высокой точности и детализации. 

Целевое устройство развертывания также имеет значение. Мобильные приложения и периферийные устройства обычно требуют легких и эффективных моделей, в то время как более крупные модели часто лучше подходят для серверов или облачных сред.

Кроме того, важную роль может играть простота использования. Хорошая документация, беспроблемное развертывание и поддержка индивидуального обучения могут упростить реализацию вашего проекта. 

Проще говоря, разные инструменты превосходны в разных областях. Например, YOLO Ultralytics YOLO обеспечивают практический баланс скорости, точности и простоты развертывания для многих реальных приложений оценки позы.

Основные выводы

Оценка позы помогает компьютерам понимать движения человека путем обнаружения ключевых точек тела на изображениях и видео. Модели, такие как YOLO11 YOLO26, упрощают создание приложений реального времени для таких областей, как спорт, здравоохранение, безопасность на рабочем месте и интерактивные опыты. По мере того, как модели становятся все быстрее и точнее, оценка позы, вероятно, станет обычной функцией во многих системах Vision AI.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте? Посетите наше сообщество и репозиторий GitHub. Изучите наши страницы с решениями, чтобы узнать об искусственном интеллекте в робототехнике и компьютерном зрении в производстве. Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования и начните создавать системы с компьютерным зрением уже сегодня!