人体姿态预测项目主要关注从视频或图像中检测并识别人的关键点，以确定人的姿势。这样的项目涉及图像处理，机器学习等复杂的领域。下面是一个基本的项目规划：

1. **环境设置与工具安装**：首先，需要安装Python, OpenCV, Numpy等基本的库。如果打算使用深度学习模型，则需要安装Tensorflow或PyTorch等框架。

2. **数据收集与预处理**：对于人体姿态估计，通常需要标记数据，包含人的关键点如眼睛，耳朵，鼻子，肘部，膝盖等。你可以选择COCO, MPII等公开数据集，或者创建自己的数据集。对于数据预处理，需要进行归一化，清理无效或错误的标记等操作。

3. **模型训练**：有很多预训练的模型可用于人体姿态估计，例如OpenPose, PoseNet, DeepPose等。选择合适的模型进行微调，并在训练集上进行训练。记得保存训练过程中的模型，以便于后续的模型选择。

4. **模型验证与测试**：在验证集和测试集上进行模型测试，确保模型能够正确地估计人体姿势。在这个过程中，可能需要对模型进行微调，或者更改一些训练参数。

5. **应用部署**：将训练好的模型部署到实际应用中。这可能需要开发一个简单的应用界面，让用户可以上传视频或图像，然后显示人体姿态估计的结果。

6. **优化与改进**：根据实际应用中的反馈进行模型的优化和改进。可能需要收集更多的数据，或者尝试使用不同的模型和参数。

这个项目是一个相当复杂的项目，需要对机器学习，图像处理等领域有一定的了解。如果你是初学者，可能需要花费较长的时间来学习和实践。在项目进行中，记得经常保存你的代码和数据，以防止丢失。同时，对于复杂的问题，不要害怕向他人寻求帮助，因为合作和分享是学习的重要部分。