WorldPose|3D姿态估计数据集|体育分析数据集

WorldPose是由苏黎世联邦理工学院等机构创建的一个大规模多人在野外的3D人体姿态估计数据集。该数据集基于2022年世界杯的录像，利用多视角摄像头捕捉了超过250万条3D姿态数据，覆盖了超过120公里的运动轨迹。数据集的创建过程包括静态摄像头的校准、3D人体姿态和形状的估计，以及广播摄像头的校准。该数据集的应用领域包括体育分析、团队动态研究等，旨在解决现有数据集在多人动态场景中的不足，特别是对于大范围、多人协调运动的捕捉和分析。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

WorldPose数据集的构建基于2022年FIFA世界杯期间部署的多视角静态高清摄像头系统。通过利用这些摄像头，研究团队能够在大范围（超过1.75英亩）的足球场上捕捉球员的3D姿态和运动轨迹。首先，研究团队对静态摄像头进行了精确的校准，利用足球场的平面特征和非线性优化技术，确保摄像头的参数达到像素级精度。随后，通过检测和跟踪球员的2D关键点，结合多视角三角测量技术，生成了全球坐标系下的3D姿态数据。最后，研究团队还校准了移动的广播摄像头，确保其与静态摄像头的捕捉数据对齐，从而生成了包含超过250万3D姿态的全球轨迹数据集。

使用方法

WorldPose数据集的使用方法主要围绕多人物3D姿态估计和全球轨迹分析展开。研究人员可以利用数据集中的3D姿态数据和广播摄像头参数，开发或评估新的姿态估计算法。数据集提供了SMPL格式的姿态注释，便于研究人员进行人体姿态和形状的建模。此外，数据集还支持对现有最先进方法的基准测试，特别是在全球轨迹估计和多人物姿态估计方面。通过使用WorldPose，研究人员可以探索在复杂、动态的室外环境中，如何提高姿态估计的准确性和鲁棒性，尤其是在快速运动、遮挡和摄像头移动等挑战性场景下。

背景与挑战

背景概述

WorldPose数据集由苏黎世联邦理工学院（ETH Zürich）、国际足联（FIFA）等机构的研究团队于2025年发布，旨在推动多人全局3D人体姿态估计的研究。该数据集基于2022年卡塔尔世界杯的比赛视频，利用多视角静态高清摄像头捕捉了超过1.75英亩（约7000平方米）的球场区域，生成了约250万条3D姿态数据，总运动轨迹超过120公里。WorldPose的独特之处在于其专注于大范围、多人动态场景下的全局姿态估计，填补了现有数据集在真实世界复杂场景中的空白。该数据集不仅为体育分析提供了重要工具，还为社会学、团队动力学等领域的研究提供了新的视角。

当前挑战

WorldPose数据集在构建和应用中面临多重挑战。首先，多人全局姿态估计的复杂性体现在大范围运动场景中，球员之间的频繁遮挡和快速移动导致现有算法的精度显著下降。其次，数据采集过程中，静态摄像头的校准和动态广播摄像头的追踪均面临技术难题。由于球场面积广阔，摄像头与球员之间的距离较大，且足球比赛中的快速移动和遮挡使得传统的标记方法和传感器技术难以适用。此外，广播摄像头的快速移动和球场纹理的单一性进一步增加了校准的难度。尽管研究团队通过多阶段优化和手动干预解决了部分问题，但这些挑战仍为未来研究提供了重要的改进方向。

常用场景

经典使用场景

WorldPose数据集在多人3D人体姿态估计领域具有广泛的应用场景，尤其是在体育分析中。通过利用2022年世界杯的多视角静态摄像机系统，该数据集能够捕捉到足球场上多名球员的3D姿态和运动轨迹。其经典使用场景包括对球员在比赛中的动态行为进行精确分析，如跑动轨迹、身体姿态变化等，从而为教练团队提供数据支持，优化训练策略和比赛战术。

解决学术问题

WorldPose数据集解决了现有3D人体姿态估计数据集中存在的多个关键问题。首先，它突破了传统数据集局限于单人或室内场景的限制，提供了大规模室外多人场景下的3D姿态数据。其次，通过多视角摄像机的精确校准，数据集能够捕捉到球员的全局运动轨迹，解决了现有方法在动态、大范围场景下的姿态估计不准确问题。此外，数据集还提供了广播摄像机的校准参数，为研究动态摄像机下的姿态估计提供了新的挑战和机遇。

实际应用

WorldPose数据集的实际应用场景主要集中在体育分析和视频辅助裁判（VAR）系统中。通过精确的3D姿态和运动轨迹数据，教练团队可以深入分析球员的表现，优化训练计划，预防运动损伤。此外，VAR系统可以利用该数据集提供的姿态信息，辅助裁判进行更准确的判罚决策。数据集还为虚拟广告和增强现实（AR）技术在体育转播中的应用提供了基础数据支持。

数据集最近研究

最新研究方向

WorldPose数据集作为首个基于2022年世界杯比赛的多视角、多人物3D姿态估计数据集，为全球轨迹估计和运动分析提供了前所未有的研究平台。该数据集通过利用多视角静态高清摄像机，捕捉了超过1.75英亩（7千平方米）的场地内球员的3D姿态和运动轨迹，并结合广播摄像机的动态校准，提供了超过80个序列、约250万3D姿态和总距离超过120公里的全球轨迹数据。这一数据集不仅挑战了现有的多人物姿态估计技术，还为体育分析、团队动态研究等领域提供了新的研究方向。特别是在全球轨迹估计方面，WorldPose填补了现有数据集的空白，推动了从单人物到多人物、从局部到全局的3D姿态估计技术的发展。

相关研究论文

• WorldPose: A World Cup Dataset for Global 3D Human Pose Estimation

  苏黎世联邦理工学院, 国际足联, 阿姆斯特丹大学, 微软 · 2025年