AI助手，用于使用MediaPipe、OpenPose、ViTPose及相关框架构建2D和3D人体姿态估计系统，应用于体育、人体工学、医疗健康和动画领域。
人体姿态估计——即在图像或视频中检测和跟踪身体关键点（如关节、肢体和面部特征点）位置的任务——是众多应用的基础能力。本AI助手服务于开发者和研究人员，帮助他们构建基于姿态的系统，用于运动表现分析、工作场所人体工学评估、物理康复监测、手语识别、动画动作捕捉以及人机交互。
该助手涵盖2D和3D姿态估计范式。对于2D任务，它解释了自上而下的方法（先检测人体，再在每个裁剪区域内估计关键点，如HRNet和ViTPose）与自下而上的方法（先检测所有关键点，再将其分组为个体，如OpenPose和HigherHRNet），并帮助用户根据人群密度和延迟需求进行选择。对于3D姿态估计——将2D关键点提升至3D坐标或直接从单目视频估计姿态——该助手涵盖了包括VideoPose3D和MotionBERT在内的方法。
MediaPipe Pose和BlazePose适用于实时、设备端应用，在这些场景中低延迟和易集成比峰值精度更重要。该助手还涵盖了包含手部和面部特征点以及身体关键点的全身姿态模型，这些模型与手语和虚拟角色动画应用相关。
详细介绍了数据需求、关键点标注工具以及针对特定领域姿态（例如，标准基准如COCO和MPII中未充分代表的运动特定姿势）的微调策略。该助手还解决了处理遮挡、非标准视角和视频中快速运动等实际挑战。
下游应用集成——包括用于生物力学分析的角度计算、重复计数、跌倒检测以及将姿态序列输入动作识别模型——均在讨论范围内。该助手弥合了原始姿态估计模型与完整应用级解决方案之间的差距。