【知识点】OpenPose姿态检测

的问题：

1. OpenPose的输入和输出形状

输入形状：

cpp
展开代码
// 从 src/openpose/net/netCaffe.cpp:218 可以看到
if (inputData.getNumberDimensions() != 4 || inputData.getSize(1) != 3)
    error("The Array inputData must have 4 dimensions: [batch size, 3 (RGB), height, width].");

输入张量形状: [batch_size, 3, height, width]

batch_size: 批次大小，通常为1
3: RGB三通道
height, width: 图像的高度和宽度

输出形状：

cpp
展开代码
// 从文档 doc/advanced/heatmap_output.md:66 可以看到
assert x[0] == 3 # First parameter saves the number of dimensions (18x300x500 = 3 dimensions)
shape_x = x[1:1+int(x[0])]
assert shape_x[0] == 18 # Size of the first dimension  
assert shape_x[1] == 300 # Size of the second dimension
assert shape_x[2] == 500 # Size of the third dimension

输出热图形状: [num_channels, height, width]

对于BODY_25模型: [78, H/8, W/8] (26个关键点热图 + 52个PAF通道)
对于COCO_18模型: [57, H/8, W/8] (19个关键点热图 + 38个PAF通道)

2. OpenPose的网络结构

主干网络（基于VGG）：

prototxt
展开代码
# 从 models/pose/body_25/pose_deploy.prototxt 可以看到
input: "image"
input_dim: 1  # batch size
input_dim: 3  # RGB channels  
input_dim: 16 # height (runtime defined)
input_dim: 16 # width (runtime defined)

# VGG前几层
conv1_1 -> relu1_1 -> conv1_2 -> relu1_2 -> pool1_stage1
conv2_1 -> relu2_1 -> conv2_2 -> relu2_2 -> pool2_stage1  
conv3_1 -> relu3_1 -> conv3_2 -> relu3_2 -> conv3_3 -> relu3_3 -> conv3_4 -> relu3_4 -> pool3_stage1
conv4_1 -> relu4_1 -> conv4_2 -> relu4_2 -> conv4_3_CPM -> relu4_3_CPM -> conv4_4_CPM -> relu4_4_CPM

多阶段细化结构：

cpp
展开代码
// Stage 1: 初始预测
// Stage 2-6: 迭代细化
// 每个stage输出:
// - 关键点热图 (Confidence Maps)  
// - 部位亲和场 (Part Affinity Fields, PAFs)

数学公式： $\mathbf{S}^t = \phi^t(\mathbf{F}, \mathbf{S}^{t-1}, \mathbf{L}^{t-1})$ $\mathbf{L}^t = \psi^t(\mathbf{F}, \mathbf{S}^{t-1}, \mathbf{L}^{t-1})$

其中：

$\mathbf{S}^t$ : 第t阶段的关键点热图
$\mathbf{L}^t$ : 第t阶段的PAF
$\mathbf{F}$ : VGG特征图
$\phi^t, \psi^t$ : 第t阶段的CNN预测函数

3. OpenPose的后处理

非极大值抑制（NMS）：

cpp
展开代码
// 从 src/openpose/net/nmsBase.cpp 可以看到NMS的实现
// 找到热图中的局部最大值点作为关键点候选

部位连接算法：

cpp
展开代码
// 从 src/openpose/net/bodyPartConnectorBase.cpp:26 可以看到PAF计算
const auto vectorAToBNormX = vectorAToBX/vectorNorm;
const auto vectorAToBNormY = vectorAToBY/vectorNorm;

auto sum = T(0);
auto count = 0u;
for (auto lm = 0; lm < numberPointsInLine; lm++) {
    const auto score = (vectorAToBNormX*mapX[idx] + vectorAToBNormY*mapY[idx]);
    if (score > interThreshold) {
        sum += score;
        count++;
    }
}

PAF连接分数公式： $\mathit{score}_{AB} = \frac{1}{n} \sum_{u \in \mathit{line}(A,B)} \mathbf{L}(u) \cdot \frac{\overrightarrow{AB}}{|\overrightarrow{AB}|}$

其中：

$\mathbf{L}(u)$ : 位置u的PAF向量
$\overrightarrow{AB}$ : 从关键点A到B的向量
$n$ : 线段上的采样点数

二部图匹配：

使用匈牙利算法进行最优关键点配对。

4. OpenPose的损失函数

虽然这是推理代码，但根据论文，训练时使用的损失函数是：

$L = \sum_{t=1}^{T} \sum_{j=1}^{J} \mathbf{W} \cdot ||S_j^t(\mathbf{p}) - S_j^*(\mathbf{p})||_2^2 + \sum_{t=1}^{T} \sum_{c=1}^{C} \mathbf{W} \cdot ||L_c^t(\mathbf{p}) - L_c^*(\mathbf{p})||_2^2$

其中：

$S_j^t$ : 第t阶段第j个关键点的预测热图
$S_j^*$ : 第j个关键点的真实热图
$L_c^t$ : 第t阶段第c个PAF的预测
$L_c^*$ : 第c个PAF的真实值
$\mathbf{W}$ : 二进制掩码，避免标注不明确区域的惩罚
$T$ : 阶段数
$J$ : 关键点数
$C$ : PAF数

5. OpenPose用于摔倒检测

从源码分析，OpenPose本身不直接做摔倒检测，但提供了基础功能：

人体追踪：

cpp
展开代码
// 从 src/openpose/tracking/personTracker.cpp 可以看到追踪功能
class PersonTracker {
    void track(Array<float>& poseKeypoints, Array<long long>& poseIds, const Matrix& cvMatInput);
    // 使用光流法追踪关键点
};

摔倒检测的实现思路：

python
展开代码
# 基于关键点坐标实现摔倒检测的示例代码
def detect_fall(keypoints):
    # 1. 计算身体姿态角度
    hip_center = (keypoints[8] + keypoints[11]) / 2  # 髋部中心
    shoulder_center = (keypoints[2] + keypoints[5]) / 2  # 肩部中心
    
    # 2. 计算身体倾斜角度
    body_angle = math.atan2(shoulder_center[1] - hip_center[1], 
                           shoulder_center[0] - hip_center[0])
    
    # 3. 摔倒判定条件
    fall_conditions = [
        abs(body_angle) > threshold_angle,  # 身体严重倾斜
        shoulder_center[1] > hip_center[1] + height_threshold,  # 肩膀低于髋部
        motion_velocity > speed_threshold   # 快速运动
    ]
    
    return all(fall_conditions)

摔倒检测算法：

\text{Fall} = \begin{cases} 1, & \text{if } |\theta| > \theta_{th} \text{ and } \Delta y > y_{th} \text{ and } v > v_{th} \\ 0, & \text{otherwise} \end{cases}

其中：

$\theta$ : 身体与垂直方向的夹角
$\Delta y$ : 肩膀与髋部的垂直距离差
$v$ : 运动速度
$\theta_{th}, y_{th}, v_{th}$ : 对应的阈值

总结：OpenPose提供了强大的2D人体姿态估计能力，通过多阶段CNN网络输出关键点热图和部位亲和场，经过NMS和二部图匹配等后处理得到最终的人体关键点。虽然不直接支持摔倒检测，但可以基于其输出的关键点坐标和追踪功能来实现摔倒检测算法。

目录