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yolov8m-pose.pt 是 YOLOv8 系列中的中等规模姿态估计模型，它能够同时检测图像或视频中的人体目标及其关键点（keypoints），用于分析人体姿态和动作。以下是其核心功能和应用场景：
核心功能
多人体检测
同时识别图像中的多个目标（如人、动物或物体），并输出每个目标的边界框（bounding box）。关键点检测
为每个检测到的人体预测 17 个关键点，包括：- 面部：鼻子、眼睛、耳朵
- 四肢：肩膀、肘部、手腕、臀部、膝盖、脚踝
- 躯干：颈部（部分模型变体可能包含更多关键点）
姿态估计
通过关键点的相对位置，推断人体姿态（如站立、坐姿、跑步等），并可计算关节角度。实时性能
中等规模的模型（m）在准确性和速度之间取得平衡，适合实时视频分析（如 30 FPS 以上）。
技术细节
- 模型架构：基于 YOLOv8 骨干网络，结合了姿态估计专用的头部网络。
- 预训练数据：通常在 COCO Keypoints 数据集上训练，支持 17 个人体关键点。
- 输出格式：每个检测结果包含：
- 边界框坐标（x, y, w, h）
- 类别置信度（如 "person"）
- 关键点坐标（x, y）及置信度分数
- 姿态骨架连接（如左肩→左肘→左手腕）
应用场景
动作分析
- 体育训练（如跑步姿势、高尔夫挥杆）
- 健身动作矫正（如深蹲、俯卧撑检测）
人机交互
- 手势控制（如虚拟键盘、游戏操作）
- 表情识别（如面部关键点分析）
视频监控
- 异常行为检测（如摔倒、徘徊）
- 人流量统计与行为分析
AR/VR
- 虚拟角色驱动（如动作捕捉）
- 增强现实特效（如肢体追踪滤镜）
辅助医疗
- 康复训练监测（如关节活动度评估）
- 步态分析（如帕金森病辅助诊断）
使用示例
以下是使用 YOLOv8m-pose 进行姿态估计的简化代码（需安装 ultralytics 库）：
python
运行
from ultralytics import YOLO
import cv2# 加载模型
model = YOLO("yolov8m-pose.pt")# 对单张图像进行预测
results = model("path/to/image.jpg")# 可视化结果
annotated_frame = results[0].plot()
cv2.imshow("YOLOv8m-pose", annotated_frame)
cv2.waitKey(0)# 对视频流进行实时处理
cap = cv2.VideoCapture(0) # 0表示默认摄像头
while cap.isOpened():success, frame = cap.read()if success:results = model(frame)annotated_frame = results[0].plot()cv2.imshow("YOLOv8m-pose", annotated_frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):breakelse:break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
模型选择建议
- 速度优先：使用
yolov8n-pose.pt（超轻量模型）。 - 精度优先：使用
yolov8x-pose.pt（最大模型，但速度较慢）。 - 平衡选择：
yolov8m-pose.pt适合大多数实时应用场景。
如果需要更专业的姿态估计（如多人 3D 姿态），可能需要结合其他专用模型（如 Mediapipe、OpenPose）。