Узнай, как работает оценка позы, каковы ее реальные применения и как модели вроде Ultralytics YOLO11 позволяют машинам интерпретировать движение тела и позу.
Когда ты видишь ссутулившегося человека или стоящего во весь рост с отведенными назад плечами, сразу понятно, какая у него осанка - плохая или уверенная. Никому не нужно объяснять тебе это. Все потому, что со временем мы естественным образом научились интерпретировать язык тела.
Благодаря опыту и наблюдениям наш мозг стал очень хорошо распознавать позы различных объектов, включая людей. Благодаря недавним достижениям в области искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения- области, которая позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию из окружающего мира, - машины теперь тоже начинают учиться и воспроизводить эту способность.
Оценка позы - это задача компьютерного зрения, которая помогает машинам выяснить положение и ориентацию человека или объекта, глядя на изображения или видео. Для этого нужно определить ключевые точки на теле, например 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 делают это возможным, оценивая позы человека в режиме реального времени.
В этой статье мы подробно рассмотрим оценку позы и то, как она работает, а также реальные примеры использования, в которых она приносит пользу. Давай приступим!
Исследования в области оценки позы начались еще в конце 1960-х и в 70-х годах. С годами подходы к решению этой задачи компьютерного зрения менялись от базовой математики и геометрии до более продвинутых методов, основанных на искусственном интеллекте.
Изначально методы зависели от фиксированных углов камеры и известных опорных точек. Позже они развивались и стали включать в себя 3D-модели и сопоставление характеристик. 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 потенциал применения возможности контролировать и отслеживать позы различных объектов, особенно людей и животных. Оценка позы особенно важна, потому что она позволяет инструментам ИИ понимать и измерять позу и движения так, как раньше было невозможно.
Например, она позволяет компьютерам распознавать жесты для взаимодействия без рук, анализировать движения спортсменов для улучшения результатов, создавать реалистичные анимации в видеоиграх и даже поддерживать здравоохранение, отслеживая прогресс выздоровления пациентов.
Оценка позы отличается от других задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов и сегментация объектов. Эти задачи направлены в первую очередь на идентификацию и определение местоположения объектов на изображении.
Обнаружение объектов, например, рисует ограничительные рамки вокруг таких предметов, как люди, машины или животные, чтобы обозначить их присутствие и положение. Сегментация объектов делает еще один шаг вперед, очерчивая точную форму каждого объекта на уровне пикселей.
Однако оба этих метода в основном интересуются тем, что представляет собой объект и где он находится, - они не дают никакой информации о том, как объект расположен и что он может делать. Именно здесь оценка позы становится решающим фактором.
Определяя ключевые точки на теле, такие как локти, колени или даже хвост, оценка позы может интерпретировать позу и движение. Это позволяет глубже понять действия, жесты и динамику тела, включая движение в 3D-пространстве.
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 понять, какому человеку или объекту они принадлежат. В отличие от этого, подход "сверху вниз" начинает с того, что сначала обнаруживает каждый объект (например, человека на изображении), а затем находит ключевые точки 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.
Пока мы разбираем, как работают модели оценки позы, ты, возможно, задаешься вопросом: а как, собственно, эти модели учатся оценивать позу различных объектов? Вот тут-то и возникает идея индивидуального обучения.
Пользовательское обучение - это обучение модели распознавать конкретные ключевые точки на основе твоих собственных данных. Поскольку создание модели с нуля требует большого количества помеченных изображений и значительного времени, многие люди выбирают трансферное обучение. Для этого нужно начать с модели, которая уже была обучена на большом наборе данных, например модель оценки позы YOLO11 , которая предварительно обучена на наборе данных COCO-Pose, а затем доработать ее на собственных данных для конкретной задачи или случая использования.
Допустим, ты работаешь с позами йоги - ты можешь точно настроить YOLO11 , используя изображения, на которых каждая поза помечена ключевыми моментами, характерными для этого вида деятельности. Для этого тебе понадобится пользовательский набор аннотированных изображений, на которых модель сможет обучаться.
Во время обучения ты можешь регулировать такие параметры, как размер партии (количество изображений, обрабатываемых за один раз), скорость обучения (как быстро модель обновляет свои знания) и эпохи (сколько раз модель проходит через набор данных), чтобы повысить точность. Это значительно упрощает построение моделей оценки позы, отвечающих твоим конкретным потребностям.
Теперь, когда мы обсудили, что такое оценка позы и как она работает, давай подробнее рассмотрим некоторые из реальных случаев ее использования.
Оценка позы постепенно становится надежным инструментом в индустрии здравоохранения, особенно в физиотерапии. Используя ИИ и компьютерное зрение, эти системы могут отслеживать позу и движения в реальном времени и предоставлять обратную связь, аналогичную той, что предложил бы 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, тренирующийся дома, может использовать приложение для проверки своей формы во время упражнений. Приложение может давать обратную связь в реальном времени, например, корректировать угол приседания 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 помощи тренера.
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, не нуждаясь в маркерах, что делает процесс более эффективным и точным, даже в режиме реального времени.
Отличный пример тому - диснеевский AR (Augmented Reality) Poser. Этот забавный инструмент позволяет тебе сфотографироваться на телефон и получить цифрового персонажа, копирующего твою позу в дополненной реальности. Он работает, анализируя твою позу на фотографии и сопоставляя ее с 3D-персонажем, создавая забавное, персонализированное AR selfie.
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, отслеживая движения и позу животных с помощью изображений и видео, не прикрепляя к ним датчики или метки. Эти системы могут автоматически отслеживать их позы, давая представление о таких видах поведения, как груминг, игра или драка.
Интересный пример - ученые, использующие оценку позы для изучения поведения обезьян. На самом деле исследователи составили такие наборы данных, как OpenApePose, который содержит более 71 000 помеченных изображений шести видов обезьян.
Вот несколько основных преимуществ, которые может принести оценка позы в различных отраслях:
Хотя преимущества оценки позы очевидны в различных областях, есть и 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, управляемые моделями глубокого обучения, такими как YOLO11. Будь то улучшение физиотерапии, использование интерактивных AR-опытов или помощь в исследовании дикой природы, оценка позы меняет то, как машины понимают движение и позу. По мере того как технология будет развиваться, устранение ее ограничений станет ключом к открытию еще большего количества практических применений и улучшению понимания машинами того, как двигаемся мы и другие живые существа.
Любопытно узнать об искусственном интеллекте? Изучи наш репозиторий на GitHub, общайся с нашим сообществом и ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать свой проект по компьютерному зрению. Узнай больше о таких инновациях, как ИИ в розничной торговле и компьютерное зрение в логистической отрасли, на страницах наших решений.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI