一、引言

2D多人姿态估计是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在通过图像或视频中识别并定位多个人的关键点（如关节、躯干等），广泛应用于动作捕捉、运动分析、人机交互等场景。传统方法依赖手工特征与图模型，但存在对复杂场景适应性差、计算效率低等问题。随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的方法成为主流，通过自动学习特征表示显著提升了姿态估计的精度与鲁棒性。本文系统梳理了近年来基于CNN的2D多人姿态估计领域的代表性论文，从方法分类、关键技术、挑战与未来方向展开分析。

二、基于CNN的2D多人姿态估计方法分类

1. 自顶向下（Top-Down）方法

自顶向下方法遵循“检测-定位”两阶段流程：首先通过目标检测器（如Faster R-CNN、YOLO）定位图像中的人体边界框，再对每个边界框内的区域进行单人姿态估计。其核心优势在于将多人问题分解为多个独立的单人问题，降低了姿态估计的复杂性。

经典模型：

• CPM（Convolutional Pose Machines）：通过多阶段CNN逐步细化关键点预测，每阶段结合前一阶段的输出与图像特征，解决长距离依赖问题。
• RMPE（Regional Multi-Person Pose Estimation）：针对检测框偏差问题，提出对称空间变换网络（SSTN）校正人体区域，结合参数化姿态非极大值抑制（PNMS）消除冗余检测。
• HRNet：通过高分辨率特征保持网络（High-Resolution Network）在多尺度特征融合中保持空间细节，显著提升小尺度人体的姿态估计精度。

适用场景：适用于人群密度较低、人体尺度差异较小的场景（如体育赛事分析）。

2. 自底向上（Bottom-Up）方法

自底向上方法直接预测图像中所有关键点，再通过分组算法将属于同一人体的关键点关联起来。其优势在于计算效率高，不受人数限制，但需解决关键点匹配的歧义性问题。

经典模型：

• OpenPose：采用双分支CNN同时预测关键点热图（Heatmap）与部分亲和场（Part Affinity Fields, PAF），通过PAF编码肢体方向信息实现关键点分组。
• HigherHRNet：在HRNet基础上引入多尺度监督与特征金字塔，提升小尺度关键点的检测能力。
• Associative Embedding：通过嵌入向量（Embedding Vector）为每个关键点分配身份标识，利用聚类算法完成分组。

适用场景：适用于实时性要求高、人群密集的场景（如监控视频分析）。

三、关键技术突破

1. 多尺度特征融合

人体姿态估计需同时处理不同尺度的人体（如远景中的小人与近景中的大人）。传统方法通过特征金字塔（FPN）或空洞卷积（Dilated Convolution）扩大感受野，但存在信息丢失问题。HRNet通过并行维护高分辨率与低分辨率特征图，并逐步进行多尺度融合，显著提升了小尺度人体的关键点检测精度。

2. 注意力机制

注意力机制可引导模型关注关键区域（如关节附近）。例如，Graph-PCN通过图注意力网络（GAT）建模人体骨骼结构，动态调整关键点间的权重；TokenPose将人体关键点视为令牌（Token），通过自注意力机制捕捉全局依赖关系。

3. 轻量化设计

移动端部署需平衡精度与速度。Lightweight OpenPose通过深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）与通道剪枝（Channel Pruning）将模型参数量减少90%，同时保持85%以上的精度；ShufflePose引入通道混洗（Channel Shuffle）操作，提升特征复用效率。

四、实际应用挑战与解决方案

1. 遮挡与复杂姿态

遮挡（如人群重叠）会导致关键点误检。Occlusion-Aware Networks通过模拟遮挡生成对抗样本（GAN）增强模型鲁棒性；PoseFix采用两阶段修正策略，先预测初始姿态，再通过空间注意力机制修正遮挡区域。

2. 跨域适应

不同场景（如室内/室外、白天/夜晚）的光照、背景差异大。Domain Adaptation for Pose Estimation通过无监督域适应（UDA）技术（如最大均值差异MMD、对抗训练）缩小源域与目标域的特征分布差异。

3. 实时性要求

实时应用（如AR/VR）需模型在10ms内完成推理。FastPose通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）将大模型（如HRNet）的知识迁移到轻量模型（如MobileNetV2），在保持精度的同时将推理速度提升3倍。

五、未来研究方向

1. 3D姿态估计融合：结合2D关键点与深度信息（如单目深度估计）实现3D姿态重建，提升动作分析的立体感。
2. 视频姿态估计：利用时序信息（如光流、LSTM）解决视频中的姿态抖动问题。
3. 少样本学习：通过元学习（Meta-Learning）减少对大量标注数据的依赖，降低部署成本。

六、开发者建议

1. 模型选型：若场景中人群密度低且对精度要求高，优先选择自顶向下方法（如HRNet）；若需实时处理密集人群，自底向上方法（如HigherHRNet）更合适。
2. 数据增强：针对遮挡问题，可在训练时随机遮挡部分关键点区域，模拟真实场景。
3. 部署优化：使用TensorRT或ONNX Runtime加速模型推理，结合量化（Quantization）技术进一步压缩模型体积。

七、结论

基于CNN的2D多人姿态估计技术已从实验室走向实际应用，其核心在于通过多尺度特征融合、注意力机制等手段提升模型对复杂场景的适应性。未来，随着3D融合、视频时序建模等技术的发展，姿态估计将在医疗康复、智能安防等领域发挥更大价值。开发者需结合具体场景需求，在精度、速度与部署成本间权衡，选择最适合的技术方案。