人体关键点识别技术是一种基于计算机视觉的技术，旨在识别人体图像中的关键部位，如肩膀、膝盖、脚踝等。这些关键点作为人体姿态的代表，可以用于研究人体动作、评估运动技能等。可以说，人体关键点识别技术是多种技术的结合，主要基于以下技术：

图像处理技术：用于对图像进行预处理，以提高识别效率。

机器学习技术：使用深度学习算法，如卷积神经网络、人体骨架回归模型和生成对抗网络等，识别人体关键点。

计算机视觉技术：利用计算机视觉方法识别人体图像中的特征和关键点。

姿态估计技术：使用姿态估计算法识别人体关键点。

总的来说，人体关键点识别技术需要多学科的结合，包括图像处理、机器学习、计算机视觉和姿态估计等。

人体关键点识别技术在动画制作、人体动作研究、运动治疗等领域都有广泛的应用。然而，这项技术也存在一些局限性，如需要大量的训练数据，对图像分辨率的要求较高，识别精度受到姿态复杂度和光线环境的影响等。无穿戴视觉检测人体关键点技术可解决以上的问题并完美的完成实际应用落地。

无穿戴视觉检测人体关键点技术是一种基于计算机视觉的技术，旨在通过照相机或摄像机等外部设备，识别人体图像中的关键点。这种技术不需要在人体上安装任何传感器或设备，可以通过单一或多个摄像头来获取人体信息。

无穿戴视觉检测人体关键点通常使用深度学习模型，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）或长短时记忆网络（Long-Short Term Memory Network，LSTM），对大量人体图像进行训练，以识别人体关键点的位置。

无穿戴视觉检测人体关键点技术在运动追踪、人体动作识别、运动治疗等领域都有广泛的应用，为研究人体动作和评估运动技能提供了方便和有效的手段。总的来说，无穿戴视觉检测人体关键点技术是一种高效、可靠的技术，应用效果十分显著，在多个领域得到应用。其应用效果主要体现在以下几点：

运动分析：无穿戴视觉检测人体关键点技术可以识别人体的运动姿态，有助于进行运动分析。

医疗诊断：无穿戴视觉检测人体关键点技术可以识别人体的生理姿态，对于许多生理疾病有帮助。

虚拟现实：无穿戴视觉检测人体关键点技术可以在虚拟现实环境中实现人体的追踪，提高虚拟现实的体验。

安全识别：无穿戴视觉检测人体关键点技术可以用于人脸识别、行为识别等，提高安全识别的效率。

其他应用：无穿戴视觉检测人体关键点技术还可以应用于游戏、动画、广告等多个领域。