yolov11 识别人头骨骼 计算 手关节速度

当前存在一些误解需要澄清。YOLO (You Only Look Once) 是一种主要用于物体检测的神经网络框架，而提到的 YOLOv11 并不存在于已知的技术文献或实现中[^2]。通常情况下，YOLO 的版本迭代至 YOLOv8 或者社区非官方改进版可能有更高编号，但是 v11 尚未被正式发布或提及。

对于人体姿态估计、识别人体头部骨骼以及关节检测的任务来说，更常用的是像 OpenPose, HRNet, 或 AlphaPose 这样的专门设计用于姿态估计的模型。这些模型能够提供对人体各个部位的关键点位置预测，从而可以进一步分析诸如手部动作等细节特征[^3]。

至于计算手关节速度，则涉及到跟踪同一视频序列中的多个帧来获取随时间变化的位置数据，并通过数值微分方法得出速度向量。这一步骤一般是在完成姿态估计之后单独处理的过程，不直接由上述任何模型执行。

为了达到目标效果，建议采用如下方式：

### 使用适当的人体姿态估计算法

选择一个适合的姿态估计算法是非常重要的第一步。HRNet 和其他基于深度学习的方法可以在图像中标记出身体各部分的关键点坐标，包括但不限于手腕、肘部和其他重要节点。

import torch
from hrnet import PoseHighResolutionNet  # 假设这是加载预训练好的HRNet模型的方式

model = PoseHighResolutionNet()
model.load_state_dict(torch.load('path_to_pretrained_model'))
model.eval()

def estimate_pose(image_tensor):
    with torch.no_grad():
        output = model(image_tensor)
    keypoints = parse_output(output)  # 解析模型输出得到关键点列表
    return keypoints

### 实现手部关节速度测量功能

一旦获得了连续帧之间的手部关节位置信息，就可以利用简单的差商公式或者其他更加复杂的平滑算法来进行速度估算。

def calculate_velocity(positions_over_time, time_interval=0.04):  # 默认假设每秒25帧
    velocities = []
    for i in range(1, len(positions_over_time)):
        delta_position = positions_over_time[i] - positions_over_time[i-1]
        velocity = delta_position / time_interval
        velocities.append(velocity.numpy())
    return np.array(velocities)

hand_joint_positions = [...]  # 手腕或其他感兴趣的手指关节的历史位置记录
time_step_between_frames = 1/25  # 如果是以25fps录制的话
velocities_of_hand_joints = calculate_velocity(hand_joint_positions, time_step_between_frames)