Узнайте, как работает оценка позы, о ее реальных приложениях и о том, как такие модели, как Ultralytics YOLO11, позволяют машинам интерпретировать движения тела и осанку.
Когда вы видите кого-то сутулого или стоящего прямо с отведенными назад плечами, сразу становится ясно, плохая у него осанка или уверенная. Никому не нужно вам это объяснять. Это потому, что со временем мы естественным образом научились интерпретировать язык тела.
Благодаря опыту и наблюдениям наш мозг научился очень хорошо распознавать позы различных объектов, включая людей. Благодаря последним достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения, области, которая позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию из мира, машины теперь также начинают учиться и воспроизводить эту способность.
Оценка позы — это задача компьютерного зрения, которая помогает машинам определять положение и ориентацию человека или объекта, глядя на изображения или видео. Это делается путем определения ключевых точек на теле, таких как суставы и конечности, чтобы понять, как кто-то или даже что-то движется.
Эта технология широко используется в таких областях, как фитнес, здравоохранение и анимация. Например, в рабочей среде ее можно использовать для мониторинга осанки сотрудников и поддержки инициатив в области безопасности и благополучия. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, делают это возможным, оценивая позы людей в режиме реального времени.
В этой статье мы более подробно рассмотрим оценку позы и то, как она работает, а также реальные примеры использования, где она играет важную роль. Давайте начнем!
Исследования в области оценки позы начались еще в конце 1960-х и 70-х годов. С годами подходы к этой задаче компьютерного зрения сместились от базовой математики и геометрии к более продвинутым методам, основанным на искусственном интеллекте.
Первоначально методы зависели от фиксированных углов камеры и известных опорных точек. Позже они эволюционировали и стали включать 3D-модели и сопоставление признаков. Сегодня модели глубокого обучения, такие как YOLO11, могут обнаруживать положение тела в режиме реального времени по изображениям или видео, что делает оценку позы быстрее и точнее, чем когда-либо.
По мере совершенствования технологий исследователи увидели потенциальные возможности мониторинга и отслеживания поз различных объектов, особенно людей и животных. Оценка позы особенно важна, поскольку она позволяет инструментам ИИ понимать и измерять осанку и движения способами, которые раньше были невозможны.
Например, это позволяет компьютерам распознавать жесты для взаимодействия без помощи рук, анализирует движения спортсменов для улучшения результатов, обеспечивает реалистичную анимацию в видеоиграх и даже поддерживает здравоохранение, отслеживая прогресс выздоровления пациентов.
Оценка позы отличается от других задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация экземпляров. Эти задачи в основном сосредоточены на идентификации и локализации объектов на изображении.
Обнаружение объектов, например, рисует ограничивающие рамки вокруг таких элементов, как люди, транспортные средства или животные, чтобы указать на их присутствие и положение. Сегментация экземпляров идет еще дальше, очерчивая точную форму каждого объекта на уровне пикселей.
Однако, оба этих метода в основном касаются того, что это за объект и где он находится - они не предоставляют никакой информации о том, как объект расположен или что он может делать. Именно здесь оценка позы становится решающей.
Определяя ключевые точки на теле, такие как локти, колени или даже хвост, оценка позы может интерпретировать осанку и движение. Это позволяет глубже понять действия, жесты и динамику тела, включая движение в 3D-пространстве.
Модели оценки позы обычно следуют двум основным подходам: восходящему и нисходящему. В восходящем подходе модель сначала обнаруживает отдельные ключевые точки, такие как локти, колени или плечи, а затем группирует их, чтобы выяснить, к какому человеку или объекту они принадлежат. В отличие от этого, нисходящий подход начинается с обнаружения каждого объекта (например, человека на изображении), а затем определяет ключевые точки для этого конкретного объекта.
Некоторые новые модели, такие как YOLO11, сочетают в себе преимущества обоих подходов. Он сохраняет эффективность восходящего метода, пропуская этап ручной группировки, и в то же время использует точность нисходящих систем, обнаруживая людей и оценивая их позы одновременно — в едином, оптимизированном процессе.
По мере того, как мы рассматриваем, как работают модели оценки позы, вам может быть интересно: как эти модели на самом деле учатся оценивать позу различных объектов? Именно здесь вступает в игру идея пользовательского обучения.
Индивидуальное обучение означает обучение модели распознаванию определенных ключевых точек с использованием ваших собственных данных. Поскольку создание модели с нуля требует большого количества размеченных изображений и значительного времени, многие выбирают transfer learning (перенос обучения). Это включает в себя начало работы с моделью, которая уже была обучена на большом наборе данных, такой как модель оценки позы YOLO11, предварительно обученная на наборе данных COCO-Pose, а затем ее точную настройку с использованием ваших собственных данных для конкретной задачи или варианта использования.
Предположим, вы работаете с позами йоги — вы можете точно настроить YOLO11, используя изображения, где каждая поза помечена ключевыми точками, специфичными для этой деятельности. Для этого вам понадобится пользовательский набор данных аннотированных изображений, на которых модель сможет учиться.
Во время обучения вы можете настроить такие параметры, как размер пакета (количество обрабатываемых одновременно изображений), скорость обучения (как быстро модель обновляет свое обучение) и эпохи (сколько раз модель проходит через набор данных), чтобы повысить точность. Это значительно упрощает создание моделей оценки позы, адаптированных к вашим конкретным потребностям.
Теперь, когда мы обсудили, что такое оценка позы и как она работает, давайте подробнее рассмотрим некоторые реальные примеры ее использования.
Оценка позы постепенно становится надежным инструментом в сфере здравоохранения, особенно в физиотерапии. Используя ИИ и компьютерное зрение, эти системы могут отслеживать осанку и движения в режиме реального времени и предоставлять обратную связь, аналогичную той, которую предложил бы физиотерапевт.
Например, пациент, восстанавливающийся после операции на колене, может использовать систему оценки позы, чтобы убедиться, что он правильно выполняет упражнения для реабилитации. Система может выявлять любые неправильные движения и предлагать рекомендации по улучшению, помогая пациенту не сбиться с пути и избежать травм.
Помимо реабилитации, оценка позы также проникает в фитнес-приложения. Например, человек, занимающийся спортом дома, может использовать приложение для проверки своей формы во время упражнений. Приложение может давать обратную связь в режиме реального времени, например, регулировать угол приседаний или следить за тем, чтобы спина была прямой во время становой тяги. Это помогает пользователям улучшить свою форму и предотвратить травмы без необходимости в тренере.
Оценка позы изменила способ работы захвата движения в индустрии развлечений, сделав его проще и доступнее. В прошлом захват движения требовал размещения маркеров на теле человека и отслеживания их с помощью специальных камер, что могло быть сложным и дорогостоящим.
Теперь, благодаря достижениям в области ИИ и компьютерного зрения, мы можем использовать обычные камеры и алгоритмы для отслеживания движений тела без использования маркеров, что делает процесс более эффективным и точным, даже в режиме реального времени.
Отличным примером этого является Disney's AR (Augmented Reality) Poser. Этот забавный инструмент позволяет вам сделать фотографию с помощью телефона и получить цифрового персонажа, копирующего вашу позу в дополненной реальности. Он работает, анализируя вашу позу на картинке и сопоставляя ее с 3D-персонажем, создавая забавное персонализированное AR-селфи.
Изучение поведения животных помогает ученым понять, как животные общаются, находят партнеров, заботятся о своем потомстве и живут в группах. Эти знания жизненно важны для защиты дикой природы и углубления понимания мира природы.
Оценка позы упрощает этот процесс, отслеживая движения и осанку животных с помощью изображений и видео, без прикрепления датчиков или меток к животным. Эти системы могут автоматически отслеживать их позы, предоставляя информацию о таких моделях поведения, как уход за собой, игры или драки.
Интересный пример - ученые используют оценку позы для изучения поведения обезьян. Исследователи собрали такие наборы данных, как OpenApePose, который содержит более 71 000 помеченных изображений шести видов обезьян.
Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые оценка позы может привнести в различные отрасли:
Хотя преимущества оценки позы очевидны в различных областях, есть также некоторые проблемы, которые следует учитывать. Вот несколько ключевых ограничений, о которых следует помнить:
Оценка позы прошла долгий путь с первых дней своего существования, превратившись из систем, использующих маркеры, в эффективные инструменты, основанные на моделях глубокого обучения, таких как YOLO11. Будь то улучшение физиотерапии, поддержка интерактивных AR-приложений или помощь в исследованиях дикой природы, оценка позы меняет то, как машины понимают движение и осанку. Поскольку технологии продолжают развиваться, устранение ее ограничений будет ключом к раскрытию еще большего количества практических применений и улучшению понимания машинами того, как мы и другие живые существа двигаемся.
Интересуетесь ИИ? Изучите наш репозиторий GitHub, присоединяйтесь к нашему сообществу и ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы дать старт своему проекту в области компьютерного зрения. Узнайте больше об инновациях, таких как ИИ в розничной торговле и компьютерное зрение в логистике, на страницах наших решений.
