RePose：面向康复训练的实时 3D 人体姿态估计与生物力学分析框架
计算机视觉与模式识别
2026-01-05 v1
摘要
我们提出一种实时 3D 人体姿态估计与运动分析方法，命名为 RePose，用于康复训练。其能够在康复训练期间实时监测和评估患者的运动，提供即时反馈与指导，帮助患者正确执行康复运动。首先，我们引入了一个用于端到端实时人体姿态估计与运动分析的统一流程，使用来自多个摄像头的 RGB 视频输入，可用于康复训练领域。该流程有助于监测和纠正患者的动作，从而帮助其恢复肌肉力量和运动功能。其次，我们提出了一种针对医学康复场景的快速跟踪方法，能够处理多人干扰情况，在单帧上的跟踪时间不足 1ms。此外，我们修改了 SmoothNet 以实现实时姿态估计，有效降低姿态估计误差，恢复患者的真实运动状态，使其视觉效果更平滑。最后，我们使用 Unity 平台进行实时监测和评估患者在康复训练中的运动，并显示肌肉应力情况，以协助患者进行康复训练。
引用
@article{arxiv.2601.00625,
title = {RePose: A Real-Time 3D Human Pose Estimation and Biomechanical Analysis Framework for Rehabilitation},
author = {Junxiao Xue and Pavel Smirnov and Ziao Li and Yunyun Shi and Shi Chen and Xinyi Yin and Xiaohan Yue and Lei Wang and Yiduo Wang and Feng Lin and Yijia Chen and Xiao Ma and Xiaoran Yan and Qing Zhang and Fengjian Xue and Xuecheng Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.00625},
year = {2026}
}