通过对人体骨骼关键点的信息进行人体动作识别分析是比较有广泛的应用场景的，而这些场景中最值得关注的就是人机交互。在人工智能的领域中，人体动作识别很有前景的潜在应用之一是人机交互。在人工智能领域中，摒弃了键盘和鼠标的人机交互方式，之所以摒弃掉是因为人工智能可以实现实时的识别人体动作并进行分析，从而做到信息的交互。

巨萌视觉引擎中的人体动作分析实际就是把人体语言作为一种信息进行输出。人体语言包含手势语言、面部表情语言、头部语言等，因此把人体语言进行识别和理解后完成信息的输出是很重要的。通过对动作的排列研究跟踪分析关键点所在的关节的活动情况，可以建立出人体的动作模型，在体育运动中就是可以实现对人体动作的行为机制进行了解，通过调整及其他的方案可以提高人体的动作性能。

在体育运动中，如滑雪、跳水、田径、游泳、跳高等均可以实现动作分析。巨萌视觉引擎动作分析可以实现通过对运动员运动的动作过程建立动作模型，通过对模型的分析调整运动的动作姿态、角度、速度等进行改进，进而提高运动做的综合实力。

对于体育竞技中，如2022年冬奥会过程中，可以把比赛过程的视频进行自动分析、判断，进而得出结论本次比较过程是否出现犯规、本次比赛的排名等进行比赛评注、赛况分析。对于常规的体育视频，通过动作的自动分析和判断，可以为运动者的运动姿态动作进行分析，提供更为科学更为直接的辅助分析。延伸来看，在医学应用中也可以通过对病人的行走方式和关键点的变化来判断病人是否受伤或者出现畸形，从而为医学治疗提供参考数据。

除此之外，巨萌视觉引擎小编认为：目前视频内容检索方面的应用也被很多人所青睐。比如我们在检索文字内容的时候对于关键词的检索特别容易，只需要确认关键词即可。而对于视频的检索关键点识别、行为分析可以快速的检索视频内容。主要方式就是通过对视频中的动作信息进行分析识别，进而对视频的内容做出批注，使用者就可以在视频库中快速找到感兴趣的片段，进而实现对视频数据的管理和查询。