科创中国

行业领域

电子信息技术,新一代信息技术产业,计算机及网络技术,互联网与云计算、大数据服务,人工智能

需求背景

体关节点及人体动作自主学习与识别分析关键技术的需求背景主要来自于人工智能领域和体育运动训练等多个方面。在人工智能领域，人体动作行为的识别被广泛应用在日常的生产和生活领域以及人机交互领域中。特别是在高尔夫运动中，通过对人体动作的识别和姿态分析，可以准确地从单目摄像头中捕获人体关节点特征，重建三维模型，为体育运动训练提供有效帮助。

此外，基于深度学习的人体骨骼关节点动作识别研究近年来也越来越多，出现了基于不同数据源：深度图或RGB视频的人体关节的人体动作分类的方法以及特征表示方法。这些技术在三维人体姿态估计、动作识别、人体网格重建等多个下游任务上均能带来显著提升，并达到现有最佳的表现。

总的来说，这项技术的需求背景主要是为了提高人体动作识别的准确性和效率，以应用于各种实际场景，如人机交互、体育运动训练等。

需解决的主要技术难题

人体关节点及人体动作自主学习与识别分析关键技术的研究主要面临的技术难点包括：

1. 精确的关节点检测：从单目摄像头或深度图像中准确地捕获人体关节点特征仍是一个技术难题。不同的人体姿态、光照条件和背景都会对关节点的检测造成影响。

2. 高效的实时处理：在实际应用中，如体育训练、虚拟现实或游戏，需要系统能够实时地识别和分析人体动作。因此，如何提高算法的运行速度以满足实时性要求是一个重要的研究挑战。

3. 复杂动作的识别：当人体进行复合动作或多个动作叠加时，如何准确地区分和识别这些动作仍然存在困难。

4. 大规模的数据集标注：深度学习方法在体关节点和人体动作识别中取得了显著的成果，但这些方法通常需要大量的标注数据进行训练。如何有效地标注大规模的数据集是一个技术和时间上的挑战。

5. 三维重建与模型优化：除了二维的姿态估计，如何从二维图像中重建出三维的人体模型并对其进行优化仍然是一个研究热点。

6. 基于不同数据源的方法融合：近年来，基于深度图或RGB视频的人体关节的人体动作分类的方法层出不穷。如何将这些不同数据源的方法有效地融合在一起以获得更好的性能仍然是一个未解决的难题。

期望实现的主要技术目标

人体关节点及人体动作自主学习与识别分析关键技术的研究，主要期望实现以下技术目标：

1. 三维人体姿态估计：通过高精度地定位和识别人体关节点，实现对三维人体姿态的准确估计。这可以应用于诸如虚拟现实、增强现实和游戏等领域，为用户提供更为真实的交互体验。

2. 动作识别：利用深度学习技术对人体骨骼关键点进行分析，从而实现准确的动作识别。这不仅能够应用于日常的行为分析，还可以在体育训练、康复治疗等领域发挥作用。

3. 人体网格重建：根据检测到的人体关节点的位置信息，估计关节点之间的联系并重构人体网格模型。这可以用于动画生成、电影制作等应用中。

4. 应用于特定领域：例如，将所建立的人体动作识别及姿态分析系统应用于高尔夫运动，能够准确地从单目摄像头中捕获人体关节点特征，识别人体动作，重建三维模型，为体育运动训练提供支持。

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