2023年以ChatGPT为代表的大语言模型横空出世，它的出现标志着自然语言处理领域取得了重大突破。它在文本生成、对话系统和语言理解等方面展现出了强大的能力，为人工智能技术的发展开辟了新的可能性。同时，人工智能技术正在进入各种应用领域，在智慧城市、智能制造、智慧医疗、智慧农业等领域发挥着重要作用。

　　柴火创客2024年将依托母公司Seeed矽递科技在人工智能领域的创新硬件，与全球创客爱好者共建“模型仓”，通过“SenseCraft AI”平台可以让使用者快速部署应用体验人工智能技术！

　　人体姿态估计(Human Pose Estimation, HPE) 是一种识别和分类人体关节的方法。本质上，它是一种捕获每个关节（手臂、头部、躯干等）的一组坐标的方法，该坐标被称为可以描述人的姿势的关键点(keypoint)。

　　人体姿势估计模型主要有三种类型：这三种类型是随着应用逐步发展出来的，先检测关键点，类似于火柴人，进一步的检测出人的轮廓，再根据轮廓进一开云体育官方入口步的把人体进行3D重建。

　　基于骨架的模型(Skeleton-based model)：也称为运动学模型，该模型包括一组关键点（关节），例如脚踝、膝盖、肩膀、肘部、手腕和肢体方向，主要用于 3D 和 2D 姿势估计。这种灵活直观的人体模型包含人体的骨骼结构，经常用于捕捉不同身体部位之间的关系。

　　基于轮廓的模型(Contour-based model)：也称为平面模型，用于二维姿态估计，由身体、躯干和四肢的轮廓和粗略宽度组成。基本上，它代表人体的外观和形状，其中身体部位用人的轮廓的边界和矩形显示。

　　基于体积的模型(Volume-based model)：也称为体积模型，用于 3D 姿态估计。它由多个流行的 3D 人体模型和由人体几何网格和形状表示的姿势组成，通常用于基于深度学习的 3D 人体姿势估计骨骼点姿态估计。

　　该模型使用YOLOv8架构，并在人体姿态估计数据集上训练，能够准确识别人体关键点的位置！

　　虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：人体姿态估计模型可以用于虚拟现实和增强现实应用，例如游戏、教育、医疗和娱乐等领域。

　　健康监测：人体姿态估计模型可以用于健康监测领域，例如老年人跌倒检测、运动损伤预防和康复治疗等。

　　运动分析：人体姿态估计模型可以应用于运动分析领域，例如运动员表现分析、运动损伤预防和运动训练等。

　　游戏开发：人体姿态估计模型可以用于游戏开发领域，例如游戏控制、游戏动画和游戏AI等。

　　2、连接CSI 接口摄像头，给Grove Vision AI V2 连接CSI接口摄像头，注意方向不能插反，如下图所示。然后用数据线将Grove Vision AI V2连接到电脑的USB接口上即可。

　　3、打开SenseCraft模型助手网站，在设备中选择“Grove Vision AI V2”再单击右上角的“连接”按钮，弹出串口连接窗口后点击“连接”按钮，如下图所示。

　　4、在“可用的AI模型”列表中往下拉动找到“Human Pose Detection”，并单击此模型然后点击右上角的“发送”按钮，如下图所示。

　　5、等待一段时间的下载和烧录固件的过程，完成后将打开右侧的预览窗口，现在就可以将Grove Vision AI V2的摄像头对准人体目标进行测试了，如下图所示。

　　它具有标准的CSI接口, 并与树莓派相机兼容。它有一个内置的数字麦克风和SD卡插槽。它非常适用于各种嵌入式视觉项目。

　　有了SenseCraft Al算法平台, 经过训练的ML模型可以部署到传感器, 而不需要编码。

　　它兼容XIAO系列和Arduino生态系统, 是各种物体检测应用的理想选择。

　　- 配备集成Arm Ethos-U55微神经网络加速单元, 兼容的树莓派相机

　　SenseCraft-AI平台的模型仓数量还很少，但是好消息是它支持自定义模型上传并输出推理结果，平台会逐渐增加模型仓的数量和分享由爱好者设计的模型仓原型，敬请关注！