什么是人体关键点检测识别？

人体关键点检测技术就是采用视觉检测的手段，准确地估计出图片或视频中的人体25个主要关键点，包括：左右手肘、左右手腕、左右肩膀、头、脖子、左右脚踝、左右膝盖和左右臀等，该技术能够在多个场景形式下，对站立、坐姿、运动多个姿态进行估计，从而实现对动作姿态的检测识别。

什么是视觉人体关键点检测识别？

视觉人体关键点检测识别与人体关键点检测识别的区别在于目前现有的人体关键点检测大多需要传感器或者佩戴光标，而视觉人体关键点检测识别技术只需要普通的摄像头+算法即可实现。

视觉人体关键点识别技术的核心就是通过摄像头采集人体骨骼的关键点位置信息，预估人体运动轨迹，进而实现视觉人体关键点的定位与识别。对图像视频中的人脸、姿态进行识别和判断十分快速精确。其核心技术可实时抓取关键帧中的人脸、人体的相对位置实现快速检测。该技术在场景融合及产业落地的速度和效果十分优秀。

将人体关键点识别技术进行深入研究和探讨，有助于完成人机交互任务，特别是对手势、肢体、表情进行关键点识别，可实现精准的人机交互，对于手势控制、智能健身、交通违法行为、安全流程检测等实际应有具有精度高、检测速度快等优势。视觉人体关键点检测可以部署在轻量化、边缘端的设备上，对于常见的检测人物具有较强的适应性，效果超强。

以视觉动作识别为例，该技术的基础就是人体关键点识别。视觉动作识别就是在指定区域内安装一定数量的摄像头获取视频视频流抽帧，得到图片训练数据，实际上就是常规场景下的图像空间特征，预估时，将前几帧图像输入模型生成一个固定状态下常规的图来比对下一帧图像，进而实现对未来帧的预估，简单说来就是比如输入6帧图像，拿前5帧放入模型用来生成未来帧该有的样子，和真实的未来帧做比较从而判别未来帧是否异常，假如摄像头中被检测人按照固定流程工作，中间缺少一个流程也就是缺少了一个关键帧，由此判断此工作流程为异常工作流程，进而提出预警。

再举个例子，我们在正常状态下行走时，人体的骨骼关键点数据为平直下垂状态，当聚众斗殴时关节点信息就会为横直及剧烈晃动状态。这个时候系统即可判断此行为为异常行为，将其集成到安防系统中，可以起到危险行为或危险状态预警的作用。