التقدير المكاني لعدة أشخاص في بيئات حقيقية هو تحدي كبير. رغم أن أحدث تقنيات الكشف عن الإنسان قد أظهرت أداءً جيدًا، إلا أن الأخطاء الصغيرة في التحديد والتمييز لا مفر منها. يمكن لهذه الأخطاء أن تؤدي إلى فشل تقدير وضع الشخص الواحد (SPPE)، خاصة بالنسبة للطرق التي تعتمد بشكل كامل على نتائج كشف الإنسان. في هذا البحث، نقترح إطارًا جديدًا لتقدير وضع عدة أشخاص في المناطق (RMPE) لتسهيل تقدير الوضع في وجود صناديق حدودية غير دقيقة للإنسان. يتكون إطارنا من ثلاثة مكونات: شبكة التحويل المكاني المتناظرة (SSTN)، وقمع الوضع المعلمي (NMS)، ومولد اقتراحات الوضع المرشد (PGPG). يتيح لنا هذا الأسلوب التعامل مع الصناديق الحدودية غير الدقيقة والكشف الزائد، مما يسمح له بتحقيق زيادة بنسبة 17% في mAP مقارنة بأحدث الطرق على مجموعة بيانات MPII (للأشخاص المتعددين). نموذجنا وكود المصدر متاحان للعامة.