Что такое оценка положения и где она может использоваться?

Когда вы видите человека, ссутулившегося или стоящего с отведенными назад плечами, сразу понятно, какая у него осанка - плохая или уверенная. Никто не должен объяснять вам это. Это происходит потому, что со временем мы естественным образом научились интерпретировать язык тела. 

Благодаря опыту и наблюдениям наш мозг научился хорошо распознавать позы различных объектов, включая людей. Благодаря последним достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения- области, позволяющей машинам интерпретировать визуальную информацию из окружающего мира, - машины начинают учиться и воспроизводить эту способность.

Оценка позы - это задача компьютерного зрения, которая помогает машинам определить положение и ориентацию человека или объекта, глядя на изображения или видео. Для этого необходимо определить ключевые точки на теле, такие как суставы и конечности, чтобы понять, как человек или даже что-то движется. 

Эта технология находит широкое применение в таких областях, как фитнес, здравоохранение и анимация. Например, на рабочем месте она может использоваться для контроля осанки сотрудников и поддержки инициатив по безопасности и оздоровлению. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11, позволяют оценить позу человека в режиме реального времени.

‍

В этой статье мы подробно рассмотрим оценку позы и принцип ее работы, а также реальные примеры использования, в которых она приносит пользу. Давайте начнем!

Эволюция оценки позы

Исследования в области оценки позы начались еще в конце 1960-х и 70-х годов. С течением времени подходы к решению этой задачи компьютерного зрения менялись от базовой математики и геометрии до более продвинутых методов, основанных на искусственном интеллекте.

Первоначально методы зависели от фиксированных углов камеры и известных опорных точек. Позже они стали включать 3D-модели и сопоставление признаков. Сегодня модели глубокого обучения, такие как YOLO11, могут определять положение тела в реальном времени по изображениям или видео, что делает оценку позы более быстрой и точной, чем когда-либо прежде.

По мере совершенствования технологий исследователи увидели потенциальную пользу от возможности контролировать и отслеживать позы различных объектов, особенно людей и животных. Оценка позы особенно важна, поскольку позволяет инструментам искусственного интеллекта понимать и измерять позу и движения таким образом, который раньше был невозможен. 

Например, они позволяют компьютерам распознавать жесты для взаимодействия без помощи рук, анализировать движения спортсменов для улучшения результатов, создавать реалистичные анимации в видеоиграх и даже поддерживать здравоохранение, отслеживая прогресс выздоровления пациентов.

Чем она отличается от других задач компьютерного зрения?

Оценка позы отличается от других задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация объектов. Эти задачи в основном направлены на идентификацию и определение местоположения объектов на изображении. 

Обнаружение объектов, например, рисует ограничительные рамки вокруг таких объектов, как люди, автомобили или животные, чтобы указать их присутствие и положение. Сегментация объектов делает еще один шаг вперед, определяя точную форму каждого объекта на уровне пикселей.

Однако оба эти метода в основном ориентированы на то, что представляет собой объект и где он находится - они не предоставляют никакой информации о том, как объект расположен или что он может делать. Именно здесь оценка положения приобретает решающее значение. 

Определяя ключевые точки на теле, такие как локти, колени или даже хвост, оценка позы позволяет интерпретировать позу и движение. Это позволяет глубже понять действия, жесты и динамику тела, включая движение в 3D-пространстве.

Понимание того, как работает оценка позы

Модели оценки позы обычно используют два основных подхода: "снизу вверх" и "сверху вниз". При восходящем подходе модель сначала обнаруживает отдельные ключевые точки, например локти, колени или плечи, а затем группирует их, чтобы определить, какому человеку или объекту они принадлежат. В отличие от этого, подход "сверху вниз" начинается с обнаружения каждого объекта (например, человека на изображении), а затем определяет местоположение ключевых точек для этого конкретного объекта.

‍

Некоторые новые модели, такие как YOLO11, сочетают в себе преимущества обоих подходов. Он сохраняет эффективность метода "снизу вверх", пропуская этап ручной группировки, и в то же время использует точность систем "сверху вниз", обнаруживая людей и оценивая их позу сразу - в едином, оптимизированном процессе.

Пользовательское обучение YOLO11 для оценки позы

После того как мы рассмотрим, как работают модели оценки позы, вы, возможно, зададитесь вопросом: как эти модели учатся оценивать позу различных объектов? Вот тут-то и возникает идея индивидуального обучения.

Индивидуальное обучение - это обучение модели распознаванию определенных ключевых точек на основе ваших собственных данных. Поскольку создание модели с нуля требует большого количества помеченных изображений и значительного времени, многие выбирают трансферное обучение. Это предполагает использование модели, уже обученной на большом наборе данных, например модели оценки позы YOLO11, которая была предварительно обучена на наборе данных COCO-Pose, а затем ее тонкую настройку на собственных данных для конкретной задачи или случая использования.

Допустим, вы работаете с позами йоги - вы можете точно настроить YOLO11, используя изображения, на которых каждая поза помечена ключевыми моментами, характерными для данного вида деятельности. Для этого вам понадобится пользовательский набор аннотированных изображений, на которых модель сможет обучаться. 

В процессе обучения вы можете регулировать такие параметры, как размер партии (количество изображений, обрабатываемых за один раз), скорость обучения (скорость обновления модели) и эпохи (количество циклов обработки данных), чтобы повысить точность. Это значительно упрощает создание моделей оценки позы, отвечающих вашим конкретным потребностям.

Применение оценки положения в реальном мире

Теперь, когда мы обсудили, что такое оценка позы и как она работает, давайте подробнее рассмотрим некоторые из реальных примеров ее использования.

Использование оценки позы для физиотерапии 

Оценка позы постепенно становится надежным инструментом в сфере здравоохранения, особенно в физиотерапии. Используя искусственный интеллект и компьютерное зрение, эти системы могут отслеживать позу и движения в режиме реального времени и предоставлять обратную связь, аналогичную той, что предлагает физиотерапевт. 

Например, пациент, восстанавливающийся после операции на колене, может использовать систему оценки позы, чтобы убедиться, что он правильно выполняет реабилитационные упражнения. Система может заметить любые неправильные движения и предложить предложения по их улучшению, помогая пациенту не сбиться с пути и избежать травм.

‍

Помимо реабилитации, оценка позы также находит свое применение в фитнес-приложениях. 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, корректировать угол наклона приседаний или следить за тем, чтобы спина была прямой во время выполнения мертвой тяги. Это помогает пользователям улучшить свою форму и предотвратить травмы, не прибегая к услугам тренера.

Захват движений для развлечений с помощью оценки позы

Оценка позы изменила подход к захвату движений в сфере развлечений, сделав его более простым и доступным. Раньше для захвата движений требовалось размещать маркеры на теле человека и отслеживать их с помощью специальных камер, что было непросто и дорого. 

Теперь, благодаря достижениям в области искусственного интеллекта 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.

Отличный пример тому - AR (дополненная реальность) Poser от Disney. Этот забавный инструмент позволяет сфотографироваться на телефон и получить цифрового персонажа, копирующего вашу позу в дополненной реальности. Он работает, анализируя вашу позу на фотографии и сопоставляя ее с 3D-персонажем, создавая забавное персонализированное AR selfie. 

‍

Исследование социального поведения с помощью оценки позы животного

Изучение поведения животных помогает ученым понять, как они общаются, находят себе пару, заботятся о потомстве и живут в группах. Эти знания жизненно важны для защиты дикой природы и более глубокого понимания мира природы.

Оценка позы упрощает этот процесс, позволяя отслеживать движения и позу животных по изображениям и видео, не прикрепляя к ним датчики или метки. Эти системы могут автоматически отслеживать позы животных, позволяя понять, как они себя ведут: ухаживают, играют или дерутся. 

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. 

‍

Плюсы и минусы оценки позы

Вот некоторые из ключевых преимуществ, которые оценка поз может принести различным отраслям промышленности:

• Масштабируемость: Системы оценки позы могут быть развернуты на широком спектре устройств, от смартфонов до современных камер, что делает их очень масштабируемыми и доступными для различных сценариев использования и сред.
  
  
• Экономичность: Поскольку для оценки положения используются обычные камеры и не требуются дорогостоящие датчики или метки, это может быть более экономичным решением для отслеживания движения как в исследовательских, так и в коммерческих приложениях.
  
  
• Непрерывный мониторинг: Системы оценки позы могут обеспечивать непрерывное слежение в реальном времени, позволяя отслеживать изменения с течением времени, будь то прогресс пациента в реабилитации или отслеживание поведения животных в дикой природе.

Хотя преимущества оценки позы очевидны в различных областях, необходимо учитывать и некоторые проблемы. Вот несколько ключевых ограничений, о которых следует помнить:

• Ограниченная обобщенность: Многие модели, обученные на человеческих наборах данных, плохо обобщаются на животных или необычные структуры тела без переобучения на специальных наборах данных.
  
  
• Ограничения, связанные с окружающей средой: Производительность может снижаться при плохом освещении, быстром размытии движения или загромождении фона.

• Высокая чувствительность к окклюзии: Точность может снижаться, если части тела заблокированы или находятся вне кадра, особенно в многолюдных сценах или при отслеживании нескольких человек.

Основные выводы

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, использование интерактивных AR-технологий или помощь в исследовании дикой природы, оценка позы меняет представление машин о движении и осанке. По мере развития технологии устранение ее ограничений станет ключом к открытию еще большего числа практических применений и улучшению понимания машинами того, как двигаемся мы и другие живые существа.

Любопытно узнать об искусственном интеллекте? Изучите наш репозиторий GitHub, общайтесь с нашим сообществом и ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свой проект по компьютерному зрению. Узнайте больше о таких инновациях, как ИИ в розничной торговле и компьютерное зрение в логистической отрасли, на страницах наших решений.