تم إحراز تقدم ملحوظ في تقدير وضع الجسم البشري ثلاثي الأبعاد من خلال كاميرا أحادية اللون RGB. ومع ذلك، فإن عددًا قليلًا فقط من الدراسات استكشفت حالات متعددة الأشخاص في البعد الثلاثي. في هذا البحث، نحاول معالجة نقص المنظور العالمي للطرق الرأسية إلى السفلية من خلال تقديم شكل جديد من الإشراف - العلاقات الترتيبية المتعددة الأشخاص الهرمية (HMOR). تقوم HMOR بتشفير معلومات التفاعل كعلاقات ترتيبية للأعماق والزوايا بطريقة هرمية، مما يلتقط الدلالات على مستوى أجزاء الجسم والمفاصل ويحافظ على التجانس العالمي في الوقت نفسه. في نهجنا، تم تصميم نموذج رأسي إلى سفلي متكامل للاستفادة من هذه العلاقات الترتيبية في عملية التعلم. يقوم النموذج المتكامل بتقدير صناديق الحدود البشرية، والأعماق البشرية، والوضعيات ثلاثية الأبعاد النسبية للجذر بشكل متزامن، باستخدام بنية خشنة إلى دقيقة لتحسين دقة تقدير العمق. حققت الطريقة المقترحة تفوقًا كبيرًا على أفضل الأساليب الحالية في مجموعات البيانات المتاحة علنًا لحالات الوضعيات ثلاثية الأبعاد المتعددة الأشخاص. بالإضافة إلى الأداء المتفوق، فإن طريقتنا تتطلب تعقيد حسابي أقل وعددًا أقل من معلمات النموذج.