Menneskekroppens nøkkelpunktannotasjon
Shaip kommenterte 150 000 bilder og videodata med et 36-nøkkelpunkts helkroppsskjema, som kombinerte ansiktslandemerker (hode, øyne, ører, nese, hake) med skjelettledd (skuldre, albuer, håndledd, hofter, knær, ankler) – for å drive positureestimering, bevegelsesanalyse, treningssporing og AI for bevegelser i helsesektoren.
Prosjektoversikt
Etter hvert som positurestimering og menneskelig bevegelseskunstig intelligens blir tilgjengelig i produksjon, trengte klienten et skalerbart annoteringsrammeverk for å merke 150 000 bilder og videodata med anatomisk presis dekning av nøkkelpunkter for hele kroppen på tvers av ulike virkelige forhold.
Shaip bygde den komplette annoteringsprosessen som dekker plassering av nøkkelpunkter, håndtering av positurer i flere vinkler, okklusjonshåndtering og strukturert kvalitetssikring – og støtter levering av 36-punkts kroppsskjemaer og produserer modellklare datasett med jevn daglig gjennomstrømning.
Nøkkelstatus
Rammer kommentert
150,000
Hovedpunkter / Hoveddel
36
Daglig gjennomstrømning
30 rammer
Plattform
CVAT
Utfordringer
- Skalering fra kontrollerte eksempelarbeidsflyter til 150,000 rammer av annotasjon av helkroppsskjelett
- Vedlike anatomisk presisjon på tvers av forskjellige positurer, synsvinkler og lysforhold
- Håndtering delvis okklusjon og overlappende emner uten at det går på bekostning av nøyaktigheten av hovedpunktene
- Koordinering ansiktslandemerke + kroppsskjelett plassering på et enkelt 36-punkts skjema
- Opprettholde en 30 bilder per dag per annotator gjennomstrømningsbenchmark på tvers av hele teamet
Oppløsning
Annoteringsstrategi
Shaip utformet et kroppsskjema med 36 nøkkelpunkter som dekker full anatomisk dekning – ansiktslandemerker (hode, øyne, ører, nese, hake) kombinert med skjelettledd på tvers av skuldre, armer, torso, hofter og ben. CVAT-plattformen ble konfigurert med dette skjemaet og rullet ut i hele teamet for konsistent merking.
Pose- og mangfoldshåndtering
Datasettet dekket bevisst ulike motiver på tvers av varierende positurer, synsvinkler, lysforhold og klestyper. Annotatorene fulgte positurspesifikke retningslinjer for å håndtere stående, sittende, hukende, liggende og dynamiske bevegelsespositurer med samme nivå av nøkkelpunktspresisjon.
Okklusjon og kanttilfelleregler
Strenge regler styrte håndteringen av delvise okklusjoner – viktige punkter bak klær, kroppsdeler skjult av andre lemmer og motiver delvis utenfor bildet. Skjulte landemerker ble markert med synlighetsflagg i stedet for å bli estimert, noe som bevarte datasettets integritet for nedstrøms positureestimeringsmodeller.
Gjennomstrømnings- og produktivitetsbenchmark
Teamet opprettholdt en referanseverdi på 30 godkjente annoterte rammer per annotator per dag i løpet av et 8.5-timers skift. Denne referanseverdien ble kalibrert mot nøyaktighetsmål, noe som sikret at gjennomstrømningen ikke gikk på bekostning av kvaliteten.
Arbeidsflyt for kvalitetssikring
Hver annoterte ramme gikk gjennom en strukturert kvalitetssikringsvurdering som dekket nøyaktighet av plassering av nøkkelpunkter, korrekt synlighetsflagg og konsistens med 36-punktsskjemaet. Avviste rammer ble returnert for korrigering med tilbakemelding på annotatornivå for å drive kontinuerlig forbedring.
Prosjektomfang
| Datasettype | Volum | Viktige punkter | Plattform | gjennomstrømming | Tidslinje |
|---|---|---|---|---|---|
| Menneskekroppsskjelett + hovedpunktannotasjon | 150,000 rammer | 36 per menneskefigur | CVAT | 30 bilder/dag/annotator | Flermåneders |
Resultater
- Etablert en skalerbart annotasjonsrammeverk med 36 nøkkelpunkter klar for produksjonstrening i poseestimering
- standardisert plassering av anatomisk landemerke på tvers av ansikts- og skjelettregioner
- Opprettholdt Annotatorgjennomstrømning på 30 bilder per dag uten at det går på bekostning av presisjonen
- Leverte en mangfoldig datasett med flere betingelser spenner over poseringer, belysning, vinkler og klestyper
- Aktiverte klientens Poseestimering, bevegelsesanalyse, treningssporing og bevegelseskunstig intelligens innen helsevesenet veikart
Alt i alt bidro Shaip til å transformere et krav om nøkkelpunktsannotering på 150 000 bilder til en strukturert, produksjonsklar prosess – en som er i stand til å støtte menneskelige poser, AI, treningssporing, bevegelsesdiagnostikk og bevegelsesapplikasjoner i helsevesenet med jevn presisjon og skala.
Shaip leverte vår nøkkelpunktsannoteringsbase med den presisjonen våre poseringsestimeringsmodeller trengte. Deres 36-punkts skjemautførelse, okklusjonshåndtering og konsistente daglige gjennomstrømning oversatte direkte til sterkere modellytelse.
