Annotatie van belangrijke punten van het menselijk lichaam
Shaip annoteerde 150,000 frames aan beeld- en videogegevens met een volledig lichaamsschema met 36 sleutelpunten, waarbij gezichtslandmarkpunten (hoofd, ogen, oren, neus, kin) werden gecombineerd met skeletgewrichten (schouders, ellebogen, polsen, heupen, knieën, enkels) — om houdingsschatting, bewegingsanalyse, fitnessregistratie en AI voor beweging in de gezondheidszorg mogelijk te maken.
project Overzicht
Naarmate AI voor houdingsschatting en menselijke beweging steeds vaker in productieomgevingen wordt ingezet, had de klant behoefte aan een schaalbaar annotatiekader om 150,000 frames aan beeld- en videogegevens te labelen met anatomisch nauwkeurige dekking van alle lichaamskenmerken onder diverse realistische omstandigheden.
Shaip heeft de complete annotatiepipeline ontwikkeld, inclusief het plaatsen van sleutelpunten, het verwerken van houdingen vanuit meerdere hoeken, het beheren van occlusies en gestructureerde kwaliteitscontrole. Dit ondersteunt de levering van 36-punts lichaamsschema's en produceert modelklare datasets met een constante dagelijkse doorvoer.
Sleutelstatus
Geannoteerde frames
150,000
Kernpunten / Hoofdtekst
36
Dagelijkse doorvoer
30-frames
Platform
CVAT
Challenges
- Opschalen van gecontroleerde steekproefworkflows naar 150,000-frames van annotatie van het volledige lichaamsskelet
- Het handhaven anatomische precisie in uiteenlopende houdingen, kijkhoeken en lichtomstandigheden.
- Behandeling gedeeltelijke occlusie en overlappende onderwerpen zonder de nauwkeurigheid van de kernpunten in gevaar te brengen
- Coördinerende gelaatskenmerken + lichaamsskelet plaatsing op een enkel 36-puntenschema
- in stand houden van 30 frames per dag per annotator Doorvoerbenchmark voor het hele team
Het resultaat
Annotatiestrategie
Shaip ontwierp een lichaamsschema met 36 kernpunten dat de volledige anatomie bestrijkt: gezichtsmarkeringen (hoofd, ogen, oren, neus, kin) in combinatie met gewrichten in de schouders, armen, romp, heupen en benen. Het CVAT-platform werd geconfigureerd met dit schema en binnen het team uitgerold voor consistente labeling.
Houding & Omgaan met diversiteit
De dataset bevatte bewust diverse onderwerpen in verschillende houdingen, kijkhoeken, lichtomstandigheden en kledingsoorten. De annotatoren volgden houdingsspecifieke richtlijnen om staande, zittende, gehurkte, liggende en dynamische bewegingshoudingen met dezelfde nauwkeurigheid van de sleutelpunten te verwerken.
Occlusie- en randgevalregels
Strikte regels golden voor de behandeling van gedeeltelijke occlusies — belangrijke punten achter kleding, lichaamsdelen die verborgen zijn door andere ledematen en personen die gedeeltelijk buiten beeld vallen. Verborgen oriëntatiepunten werden gemarkeerd met zichtbaarheidsvlaggen in plaats van benaderd, waardoor de integriteit van de dataset voor latere modellen voor houdingsschatting behouden bleef.
Benchmark voor doorvoer en productiviteit
Het team hield een norm aan van 30 goedgekeurde geannoteerde frames per annotator per dag gedurende een dienst van 8.5 uur. Deze norm werd afgestemd op nauwkeurigheidsdoelstellingen, zodat de doorvoer de kwaliteit niet in gevaar bracht.
Kwaliteitsborging workflow
Elk geannoteerd frame doorliep een gestructureerde kwaliteitscontrole waarbij de nauwkeurigheid van de plaatsing van de sleutelpunten, de correctheid van de zichtbaarheidsmarkeringen en de consistentie met het 36-puntenschema werden beoordeeld. Afgekeurde frames werden teruggestuurd voor correctie, inclusief feedback van de annotator, om continue verbetering te stimuleren.
Project bereik
| Gegevenssettype | Volume | Sleutelpunten | Platform | Doorvoer | Timeline |
|---|---|---|---|---|---|
| Menselijk lichaamsskelet + annotatie van belangrijke punten | 150,000-frames | 36 per menselijke figuur | CVAT | 30 frames/dag/annotator | Meerdere maanden |
Resultaten
- Opgericht een schaalbaar annotatiekader met 36 sleutelpunten klaar voor productietraining in pose-schatting
- Gestandaardiseerde plaatsing van anatomische oriëntatiepunten over gezichts- en skeletregio's
- onderhouden Annotatordoorvoer van 30 frames per dag zonder de precisie in gevaar te brengen
- Geleverd een diverse dataset met meerdere omstandigheden met variaties in houdingen, belichting, hoeken en kledingsoorten.
- De client is ingeschakeld houdingsschatting, bewegingsanalyse, fitnessregistratie en AI voor beweging in de gezondheidszorg roadmap
Al met al heeft Shaip geholpen om een vereiste voor 150,000 frames met keypoint-annotatie om te zetten in een gestructureerde, productiegereedde pipeline – een pipeline die in staat is om AI voor menselijke houding, fitnessregistratie, bewegingsdiagnostiek en bewegingstoepassingen in de gezondheidszorg te ondersteunen met consistente precisie en op grote schaal.
Shaip leverde de basisstructuur voor onze keypoint-annotatie met de precisie die onze pose-schattingsmodellen nodig hadden. Hun uitvoering van het 36-punts schema, de afhandeling van occlusies en de consistente dagelijkse doorvoer vertaalden zich direct in betere modelprestaties.
