开源姿势识别 Demo

最近项目中要用到姿势识别，调研了 BlazePose、 MoveNet 等模型，以下是一些详细的对比。

包括 mediapipe 和 tfjs 等运行环境，webgl，webgpu，wasm 都做了尝试。

具体的示例：PoseDetector
开源代码：PoseDetector Source Code

不同的组合适应不同的场景，医疗监控、健身、跳舞等。

一、模型架构与核心技术对比

1. BlazePose
   • 技术特点：
     • 检测33个关键点，支持2D/3D姿态估计，通过虚拟关键点（如人体中心点、旋转角度）增强复杂动作（如瑜伽）的稳定性。
     • 基于轻量级卷积网络，实时性强，适合移动端部署（如Android/iOS），支持多人姿态跟踪。
   • 运行时支持：
     • MediaPipe：跨平台（移动端、Web、桌面端），通过Barracuda（Unity GPU加速）或TensorFlow Lite实现高性能推理。
     • WebGL/WASM：在浏览器中结合MediaPipe的JavaScript接口，支持实时摄像头输入处理。
2. MoveNet
   • 技术特点：
     • 检测17个关键点，提供Lightning（轻量快速）和Thunder（高精度）两种模型，支持智能裁剪技术提升预测质量。
     • 专为边缘设备优化，适合实时视频流处理。
   • 运行时支持：
     • DepthAI硬件：在OAK系列设备上实现实时姿态跟踪，支持Edge模式（低延迟）。
     • PyTorch/TFJS：提供PyTorch和TensorFlow.js实现，便于集成到Web或移动端应用。
3. YOLO11
   • 技术特点：
     • 集成姿态估计模块，支持单人/多人检测，参数效率高（比YOLOv8m少22%参数，精度更高），兼容COCO关键点数据集。
     • 多任务统一框架（检测、分割、姿态估计、追踪），支持GPU加速与边缘计算。
   • 运行时支持：
     • WebGPU：通过浏览器原生GPU加速，适合高帧率AR/VR场景。
     • WASM：优化模型推理速度，提升Web端实时性能。

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二、运行时性能与平台兼容性对比

运行时	性能优势	适用场景	局限性
MediaPipe	跨平台（移动端/Web/桌面），支持多模型（姿态、手部、面部）	健身APP、AR/VR交互、医疗康复	复杂模型需高算力，Web端依赖WASM
TFJS	纯Web端支持，快速原型开发	在线健身课程、虚拟试衣	复杂模型性能受限，依赖浏览器优化
WebGPU	高性能GPU加速，适合大规模计算	高帧率AR/VR、3D姿态可视化	浏览器兼容性差（仅Chrome/Firefox）
WebGL	图形渲染加速，适合视觉反馈	骨骼点可视化、虚拟背景分割	计算密集型任务效率低
WASM	接近原生性能，优化模型推理	复杂模型Web端部署、实时视频处理	开发复杂度高，调试难度大

三、典型应用场景分析

1. 健身与运动分析
   • BlazePose：通过MediaPipe实现实时动作计数（如深蹲、俯卧撑），支持Unity集成开发健身游戏。
   • MoveNet：结合DepthAI硬件在户外运动场景中提供低延迟反馈。
   • YOLO11：多任务支持适用于综合健身系统（如动作识别+环境避障）。
2. 医疗与康复
   • BlazePose：3D姿态估计监测患者康复动作，需GPU支持。
   • MoveNet：在边缘设备上实时分析患者姿势，成本低。
   • YOLO11：结合多模态数据（如动作+环境）优化康复评估。
3. 工业与交互
   • BlazePose：Unity集成支持虚拟试衣、人机交互界面开发。
   • MoveNet：与OpenCV结合实现多目标跟踪，适用于智能工厂。
   • YOLO11：支持OBB（定向目标检测）与追踪，适合机器人导航。

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四、选型建议

1. 移动端/跨平台部署：优先选择 BlazePose + MediaPipe（高精度）或 MoveNet + DepthAI（低功耗）。
2. Web端应用：
   • 轻量级需求：MoveNet + TFJS。
   • 高性能需求：YOLO11 + WebGPU/WASM。
3. 多任务场景：YOLO11 的统一框架可扩展性强，适合复杂交互需求。

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五、未来趋势

• 模型轻量化：MoveNet的Lightning模型与BlazePose的移动端优化将持续推动边缘计算应用。

• 跨平台融合：WebGPU与WASM结合，实现浏览器端高性能姿态识别。

• 自监督学习：通过虚拟关键点设计（如BlazePose）减少标注依赖，提升泛化能力。
  如需具体实现细节，可参考各模型的开源仓库（如BlazePose-tensorflow、depthai_movenet、YOLO11官方文档）。

  具体尝试在这里：PoseDetector