【花雕动手做】AI 视觉二哈识图 2 之姿态识别人体姿态图

HUSKYLENS 2 (二哈识图 2) 是一款简单易用、玩法多样的AI视觉传感器，采用6TOPS算力专用AI芯片，预置人脸识别、目标检测、物体分类、姿态识别、实例分割等20余种开机即用的AI模型，同时，用户还可部署自行训练的模型，教会二哈识图识别任意目标物体。板载的UART / I2C端口，可以与主流控制器Arduino、micro:bit、ESP32、Raspberry Pi等开源硬件无缝连接，被广泛应用于创客、AI教育、STEAM教育和交互艺术领域。

姿态识别（Pose Estimation）是一种计算机视觉技术，其核心目标是：通过摄像头或图像分析系统，自动检测人体或物体的关键点位置，并判断其空间姿态、动作或结构状态。姿态识别是让机器“理解动作语言”的关键技术。它让设备“看懂动作”，广泛应用于智能健身、动作分析、人机交互、机器人控制、AR/VR等领域。

1、姿态识别的基本定义
姿态识别是指：
识别图像或视频中人体（或物体）的关键点位置，如关节、骨骼、角度等，并推断其动作或姿态。
它不仅识别“是谁”，更关注“在做什么”。

2、人体姿态识别的关键点示例



3、姿态识别的技术流程
图像采集：通过摄像头或视频获取动作画面。
目标检测：识别画面中的人体或物体区域。
关键点定位：标出各个关节或结构点的位置坐标。
姿态建模：根据关键点关系构建骨架或动作模型。
动作分析：判断当前姿态属于哪种动作或状态。

4、应用场景举例
智能健身：识别用户动作是否标准，提供纠正建议
游戏互动：通过身体动作控制角色或界面
教育实验：识别学生手势、站姿、运动状态
行为分析：识别走路、跑步、跌倒等行为
机器人控制：通过人类姿态指令控制机器人动作
AR/VR：实现沉浸式体感交互体验

5、姿态识别的类型

6、人体姿态图

7、姿态识别的场景