目前國內(nèi)姿態(tài)識別技術(shù)的應用尚處在起步階段，3D深度攝像的高成本是阻擋姿態(tài)識別技術(shù)大規(guī)模應用落地的壁壘。但隨著技術(shù)不斷趨于成熟，行業(yè)門檻的降低，未來姿態(tài)識別技術(shù)會不斷滲透進大眾的生活中。

基于普通圖像的人體姿態(tài)識別市場前景廣闊

根據(jù)輸入視頻圖像的類型，可將人體姿態(tài)識別算法分為基于深度圖和基于普通圖像兩類，其中深度圖對圖像采集設(shè)備的要求較高，給應用帶來易受限、門檻高等問題。相比之下，基于普通圖像的人體姿態(tài)識別技術(shù)具有更明顯的優(yōu)勢，即便針對比較復雜的場景，也能達到很好的識別效果，在諸多應用領(lǐng)域如行為識別、人機交互、游戲、動畫等都有著豐富的市場前景。

近日，專注健康管理的科技公司健康有益利用普通攝像頭，基于姿態(tài)識別AI技術(shù)解決了運動矯正和指導問題，降低了準入門檻，對整個行業(yè)的科技普及和技術(shù)商業(yè)化應用都有著重要意義。

健康有益：利用普通攝像頭實現(xiàn)運動矯正，推進商業(yè)化進程

據(jù)悉，健康有益已經(jīng)實現(xiàn)了通過普通攝像頭進行姿態(tài)識別，即可以對人體關(guān)鍵部位比如手肘、腳踝、膝蓋等位置做到手機上的實時識別，并在某些特定場景下進行運動矯正?；谌梭w的運動方式和關(guān)鍵點之間的層次關(guān)系，利用深度學習的算法來識別動作信息，準確率達到了90%以上。

將該技術(shù)應用到生活中的運動場景中，可以對用戶的動作信息進行抽取和分析，進而給出諸如動作準確度等信息，并提供行為運動分析的反饋建議，告知用戶在運動過程中哪些行為有誤并給出標準規(guī)范和指導建議。

此次健康有益率先提出使用普通攝像頭進行運動矯正，研發(fā)并推進商業(yè)化進程，對于未來姿態(tài)識別技術(shù)的大規(guī)模應用落地意義重大。據(jù)健康有益團隊透露，該技術(shù)將會被應用于智能輔助運動醫(yī)療康復、運動教學、體育比賽判決等多個運動相關(guān)場景中。未來健康有益會持續(xù)推進人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新研發(fā)和應用，解鎖更多的智能場景，為涵蓋運動在內(nèi)的健康管理行業(yè)提供更多可能性。

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