Полное руководство по инструментам оценки позы

Люди интуитивно считывают движения. Когда кто-то наклоняется вперёд, поворачивает голову или поднимает руку, сразу понятно, что он делает. Это незаметный, почти подсознательный навык, который влияет на наше общение с людьми и помогает познавать окружающий мир.

По мере того как технологии становятся всё важнее в повседневной жизни, вполне естественно ожидать, что устройства будут понимать движения так же легко, как и мы. Этому способствуют недавние достижения искусственного интеллекта, особенно глубокого обучения. В частности, компьютерное зрение помогает машинам извлекать смысл из изображений и видео и становится одним из двигателей этого прогресса.

Например, оценка позы — распространённая задача компьютерного зрения, которая определяет расположение заданных ключевых точек тела, таких как плечи, локти, бёдра и колени, на изображении или кадре видео. Эти точки можно соединить по фиксированной схеме скелета и получить упрощённое представление позы.

Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и уже выпущенная Ultralytics YOLO26, поддерживают такие задачи, как оценка позы, и помогают создавать приложения реального времени для обратной связи по технике в фитнесе и спорте, мониторинга безопасности и интерактивной дополненной реальности.

Рис. 1. Пример использования Ultralytics YOLO11 для оценки позы (Источник)

В этой статье мы подробно рассмотрим инструменты для оценки позы, разберём принцип её работы и области применения, а также познакомимся с лучшими моделями и библиотеками, доступными сегодня.

Что такое оценка позы?#

Оценка позы — это метод компьютерного зрения, который помогает системе определить положение человека или объекта на изображении или видео. Вместо того чтобы анализировать все пиксели одинаково, метод предсказывает набор устойчивых ориентиров, например голову, плечи, локти, бёдра, колени и лодыжки.

Большинство моделей выдают координаты этих ключевых точек и оценку вероятности правильности каждого предсказания. Затем точки можно соединить по заранее заданной схеме скелета, чтобы получить простое представление позы.

Если анализировать видео покадрово, полученные ключевые точки можно сопоставлять во времени, чтобы оценивать движение. Это позволяет создавать приложения для проверки техники выполнения упражнений, анализа движений и взаимодействия с помощью жестов.

Рис. 2. Пример оценки позы (Источник)

Зачем нужны инструменты для оценки позы#

Движения человека несут много информации. То, как человек наклоняется, тянется или переносит вес тела, может указывать на намерение, усилие, усталость или даже риск травмы. Ещё недавно для сбора таких подробных данных обычно требовались специальные датчики, костюмы для захвата движений или лабораторные условия.

Оценка позы меняет ситуацию. Извлекая ключевые ориентиры тела из обычных изображений и видео, компьютеры могут анализировать движения с помощью стандартных камер. Благодаря этому анализ движений становится доступнее, масштабируемее и практичнее для реальных условий.

Вот несколько примеров того, как оценка позы может принести пользу:

• Более безопасные рабочие места: системы на основе компьютерного зрения могут выявлять опасные позы, повторяющиеся нагрузки и неправильные техники подъёма грузов до того, как возникнут травмы.
• Более эффективные тренировки в фитнесе и спорте: решения на основе ИИ в компьютерном зрении могут в реальном времени оценивать технику, равновесие и правильность движений и сразу давать пользователям обратную связь без носимых устройств.
• Здравоохранение и реабилитация: специалисты могут дистанционно отслеживать ход восстановления, осанку и амплитуду движений по обычным видеозаписям.
• Интерактивные возможности: благодаря оценке позы цифровые аватары и иммерсивные среды могут точнее отслеживать и воспроизводить движения человека.

Эволюция алгоритмов оценки позы#

Идея оценки поз существует уже много лет. Ранние методы использовали простые геометрические модели и вручную заданные правила и обычно работали только в контролируемых условиях.

Например, система могла хорошо работать, когда человек неподвижно стоял в фиксированной позе, но давала сбой, стоило ему начать ходить, поворачиваться или взаимодействовать с предметами в реальной обстановке. Такие методы часто плохо справлялись с естественными движениями, изменением ракурса камеры, загромождённым фоном и частичным перекрытием объектов.

Современная оценка позы использует глубокое обучение, чтобы справляться с этими трудностями. Обучаясь на больших размеченных наборах данных, свёрточные нейронные сети усваивают визуальные закономерности, которые помогают им надёжнее определять ключевые точки при разных позах, для разных людей и в разных условиях.

Чем больше примеров видит модель, тем точнее становятся её предсказания и тем лучше она обобщает знания на новые сцены. Благодаря этому прогрессу оценка позы применяется во многих практических задачах, в том числе для контроля условий труда и эргономики, а также спортивной аналитики, где тренеры и аналитики изучают движения спортсменов.

Виды методов оценки позы#

Методы оценки позы бывают разными — выбор зависит от условий и от того, что нужно измерить. Вот основные виды, с которыми ты можешь столкнуться:

• Оценка 2D-позы: этот подход обнаруживает ключевые точки тела на двумерном изображении или кадре видео. Он хорошо работает со стандартными камерами и требует сравнительно мало вычислительных ресурсов, поэтому подходит для базового отслеживания движений, анализа осанки и обратной связи по технике выполнения упражнений в реальном времени.
• Оценка 3D-позы: помимо координат на изображении, этот метод оценивает глубину и позволяет пространственно описать движения тела. Он особенно полезен, когда важно учитывать движения вперёд и назад, например при анализе спортивных упражнений, реабилитации, биомеханике и анимации. В частности, оценка 3D-позы человека определяет положения суставов и движения в трёхмерном пространстве, уменьшая неоднозначность, возникающую при двумерной проекции.
• Оценка позы одного человека: такие системы рассчитаны на отслеживание одного человека за раз. Лучше всего они работают в контролируемых или частично контролируемых условиях, когда объект хорошо виден, например в приложениях для занятий по инструкциям, видеозвонках или системах анализа движений.
• Оценка позы нескольких людей: этот подход предназначен для сцен с несколькими людьми и одновременно обнаруживает и отслеживает позы нескольких человек. Он особенно полезен в оживлённых местах, например на рабочих площадках, в спортзалах, общественных пространствах и во время групповых занятий, где объекты могут перекрывать друг друга.

Рис. 3. Понимание движений человека в 3D-пространстве и на 2D-изображении (Источник)

Как работают модели оценки позы человека#

Оценивать позу можно у самых разных объектов, но для простоты сосредоточимся на оценке позы человека.

Большинство систем оценки позы человека обучают на размеченных наборах данных, где ключевые части тела отмечены на большом количестве изображений и кадров видео. На этих примерах модель усваивает визуальные закономерности, связанные с ориентирами тела — плечами, локтями, бёдрами, коленями и лодыжками, — чтобы точно определять ключевые точки в новых сценах.

Ещё один важный аспект — архитектура модели для инференса, которая определяет, как система обнаруживает ключевые точки и собирает из них целостные позы. Одни системы сначала находят каждого человека, а затем определяют ключевые точки внутри области, соответствующей этому человеку. Другие ищут ключевые точки по всему изображению, а потом распределяют их по людям. Более новые одноэтапные архитектуры предсказывают позы за один проход, сочетая скорость и точность для работы в реальном времени.

Теперь подробно рассмотрим разные подходы к оценке позы.

Оценка позы методом снизу вверх#

При подходе снизу вверх модель сначала анализирует всё изображение и находит ключевые точки тела, например голову, плечи, локти, бёдра, колени и лодыжки. На этом этапе она ещё не пытается разделять людей. Она просто обнаруживает все ключевые точки или суставы, заданные скелетной схемой позы, во всей сцене.

Затем система выполняет второй этап — соединяет точки. Она связывает подходящие друг к другу ключевые точки и группирует их в целые скелеты, по одному на каждого человека. Поскольку сначала не нужно обнаруживать каждого человека отдельно, методы снизу вверх часто хорошо работают в переполненных сценах, где люди перекрывают друг друга, отличаются по размеру или частично скрыты.

Обнаружение позы методом сверху вниз#

В отличие от них, системы, работающие методом сверху вниз, сначала обнаруживают каждого человека на изображении. Вокруг каждого человека они строят ограничивающую рамку и анализируют каждую такую область отдельно.

Выделив человека, модель предсказывает ключевые точки тела внутри соответствующей области. Такой пошаговый подход часто даёт очень точные результаты, особенно когда в сцене всего несколько человек и каждый из них хорошо виден.

Одноэтапная или гибридная оценка позы#

Одноэтапные, или гибридные, модели предсказывают позы за один проход. Вместо того чтобы сначала обнаруживать людей, а затем определять ключевые точки, они одновременно выдают положение человека и ключевые точки его тела.

Поскольку все операции выполняются в одном модуле, такие модели часто работают быстрее и эффективнее. Поэтому они хорошо подходят для задач реального времени, например отслеживания движений и захвата движения. Модели вроде Ultralytics YOLO11 построены на этом принципе и призваны сочетать скорость с надёжным определением ключевых точек.

Обучение и оценка моделей для определения позы#

Независимо от выбранного подхода, прежде чем модель оценки позы можно будет надёжно применять в реальных условиях, её нужно тщательно обучить и протестировать. Обычно модель обучают на больших наборах изображений (а иногда и видео) с размеченными ключевыми точками тела, чтобы она могла работать с разными позами, ракурсами камеры и условиями съёмки.

К известным наборам данных для оценки позы относятся COCO Keypoints, MPII Human Pose, CrowdPose и OCHuman. Если условия в этих наборах данных не соответствуют условиям развёртывания модели, инженеры часто собирают и размечают дополнительные изображения из целевой среды — например, с заводского цеха, из спортзала или клиники.

Рис. 4. Оценка различных поз с помощью компьютерного зрения (Источник)

После обучения модели оценивают на стандартных тестах, чтобы измерить точность и надёжность и определить, как дополнительно настроить её для работы в реальных условиях. Результаты часто приводят с помощью показателя средней точности, обычно обозначаемого mAP. Он обобщает результаты при разных порогах уверенности, сравнивая предсказанные позы с размеченными эталонными данными.

Во многих бенчмарках оценки позы предсказанную позу сопоставляют с эталонной с помощью метрики сходства ключевых точек объекта (OKS). OKS измеряет близость предсказанных ключевых точек к размеченным с учётом таких факторов, как масштаб человека и типичная сложность определения положения каждой точки.

Модели оценки позы также выдают оценки уверенности для обнаруженных людей и отдельных ключевых точек. Эти оценки отражают уверенность модели и используются для ранжирования и фильтрации предсказаний, что особенно важно в сложных условиях, например при частичном перекрытии объектов, смазывании из-за движения или необычных ракурсах камеры.

Популярные инструменты и библиотеки для оценки позы#

Сегодня доступно множество инструментов для оценки позы, каждый из которых предлагает свой баланс скорости, точности и простоты использования. Вот несколько наиболее широко используемых инструментов и библиотек:

• Ultralytics YOLO11: YOLO11 — современная модель ИИ в компьютерном зрении с открытым исходным кодом, созданная на основе более ранних моделей, таких как Ultralytics YOLOv8. Она обеспечивает более высокую скорость, точность и общую эффективность, поддерживая различные задачи компьютерного зрения, включая оценку позы. Благодаря высокой производительности на разных платформах — от ноутбуков до периферийных устройств — YOLO11 подходит для многих практических задач.
• Ultralytics YOLO26: Эта модель нового поколения, выпущенная в январе 2026 года, разработана так, чтобы быть легче, компактнее и быстрее, сохраняя при этом высокую точность. Она предназначена для работы в реальном времени и более простого развёртывания, поддерживает такие задачи, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и оценка позы, и выпускается в размерах, подходящих как для периферийных устройств, так и для более крупных систем.
• MediaPipe: Это кроссплатформенный фреймворк для создания конвейеров компьютерного зрения и машинного обучения. Он легковесный и эффективно работает на мобильных устройствах, планшетах и в веб-приложениях. В него входят готовые решения и модели для оценки позы всего тела, определения ключевых точек лица и отслеживания рук.
• OpenPose: Эта сквозная система оценки позы с открытым исходным кодом широко известна обнаружением ключевых точек у нескольких людей. Она может одновременно оценивать ключевые точки тела, рук и лица и часто используется в исследованиях, анимации и анализе движений.
• MMPose: MMPose — инструментарий для оценки позы на основе PyTorch из экосистемы OpenMMLab. Он предлагает множество реализаций моделей, средств для обучения и вариантов конфигурации, благодаря чему подходит для экспериментов и глубокой настройки.
• HRNet и AlphaPose: Это более ранние модели оценки позы, которые до сих пор используются в исследованиях. HRNet — архитектура модели оценки позы, которая сохраняет признаки изображения высокого разрешения на протяжении всей работы сети, что помогает точно определять ключевые точки. AlphaPose — широко используемая система оценки позы нескольких людей, которую часто выбирают, когда требуется высокая точность в переполненных или сложных сценах.

Практическое применение анализа и оценки позы#

Оценка позы всё чаще используется для извлечения полезной информации о движениях из обычных видео. Отслеживая ключевые точки тела в каждом кадре, такие системы могут определять позу, движение и физическое поведение по видеопотокам с камер, что делает эту технологию полезной во многих реальных сценариях.

Например, в здравоохранении и реабилитации отслеживание позы помогает врачам наблюдать и измерять движения пациента во время терапии и восстановления. Извлекая ориентиры тела из обычных видеозаписей, можно оценивать осанку, амплитуду движений и общие особенности движений с течением времени. Такие измерения помогают проводить и совершенствовать традиционные клинические обследования, а в некоторых случаях упрощают отслеживание прогресса без носимых датчиков или специального оборудования.

Аналогично, в спорте и телевещании оценка позы позволяет анализировать движения спортсменов непосредственно по видеопотоку. Интересный пример — Hawk-Eye, система отслеживания на основе камер, которую используют в профессиональном спорте для судейства и показа графики во время трансляций. Она также отслеживает скелет, определяя ключевые точки тела спортсмена по изображениям с камер.

Как выбрать подходящий инструмент для оценки позы#

Выбор подходящего инструмента для оценки позы начинается с понимания потребностей твоего проекта в области компьютерного зрения. В одних приложениях важнее скорость работы в реальном времени, в других — более высокая точность и детализация.

Имеет значение и целевое устройство для развертывания. Для мобильных приложений и периферийных устройств обычно нужны легковесные и эффективные модели, тогда как более крупные модели часто лучше подходят для серверов или облачных сред.

Кроме того, важную роль может играть простота использования. Качественная документация, удобное развертывание и поддержка обучения на пользовательских данных помогут упростить работу над проектом.

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

Рис. 5. Оценка позы животного с помощью Ultralytics YOLO11 (Источник)

Главные выводы#

Оценка позы помогает компьютерам понимать движения человека, обнаруживая ключевые точки тела на изображениях и видео. Модели вроде YOLO11 и YOLO26 упрощают создание приложений реального времени для таких областей, как спорт, здравоохранение, безопасность на рабочем месте и интерактивные сервисы. По мере того как модели становятся быстрее и точнее, оценка позы, вероятно, станет стандартной функцией многих систем компьютерного зрения с ИИ.

Хочешь узнать больше об ИИ? Загляни в наше сообщество и репозиторий на GitHub. Посмотри страницы наших решений, чтобы узнать об ИИ в робототехнике и компьютерном зрении в производстве. Ознакомься с вариантами лицензирования и начни создавать решения на основе компьютерного зрения уже сегодня!