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人体姿态估计是一种基于计算机视觉的技术，可以识别和分类人体上的特定点。这些点代表我们的四肢和关节，以计算弯曲角度，并估计人体姿势。
什么是人体姿态估计？
人体姿态估计 (HPE) 是计算机视觉中的一项任务，专注于识别特定场景中人体的位置。大多数 HPE 方法都是基于使用光学传感器记录 RGB 图像来检测身体部位和整体姿势。这可以与其他计算机视觉技术结合使用，用于健身和康复、增强现实应用和监控。
人体模型有三种常见类型：基于骨骼的模型、基于轮廓的模型和基于体积的模型。基于骨架的模型因其灵活性而成为人体姿态估计中最常用的模型。这是因为它由一组关节组成，如脚踝、膝盖、肩部、肘部、手腕和构成人体骨骼结构的肢体方向。
3D人体姿态估计的工作原理
身体姿态估计系统的整个流程从捕获初始数据并将其上传以供系统处理开始。在处理运动检测时，我们需要分析一系列图像而不是静态照片。因为我们需要提取运动模式中关键点如何变化。图像上传后，HPE 系统将检测并跟踪分析所需的关键点。
实时3D人体姿态估计
无论我们处理健身应用程序、康复应用程序、口罩还是监控，都非常需要实时处理。当然，模型的性能将取决于所选择的算法和硬件，但大多数现有的开源模型都提供了相当长的响应时间。在相反的情况下，准确性会受到影响。
人体姿态估计用例
HPE 可以被认为是一项相当成熟的技术，因为在健身、康复、增强现实、动画、游戏、机器人甚至监控等应用领域都有所应用。
