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申请/专利权人：夏波
摘要：本发明提供一种基于神经网络的羊前后拉弓姿态检测方法和检测系统，检测方法包括如下步骤：获取训练集；建立定位神经网络模型，采用训练集对其进行训练；对羊的一侧进行图像采集，得到其实时动作图像，将其实时动作图像输入到训练后的定位神经网络中，得到与实时动作图像对应的实时热力图；将实时热力图设置在二维坐标系内，得各特征点的二维坐标，并根据各特征点的二维坐标得其相对位置关系；建立羊的SMPL三维模型，将各特征点的相对位置关系加载到该SMPL三维模型中，得到其中的姿态参数，并根据姿态参数判断羊是否在做前后拉弓动作。本发明提供的技术方案能够解决现有技术中对羊前后拉弓姿态检测时存在的成本高、效率低和可靠性差的问题。
主权项：1.一种基于神经网络的羊前后拉弓姿态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取训练集；所述训练集包括羊的侧方图像以及各图像对应的热力图，在热力图上有与对应图像上特征点相应的光斑；所述特征点包括所拍摄侧图像上羊前后腿的蹄子、膝盖和腿根；2建立定位神经网络模型，以羊的侧方图像为输入，以对应的热力图为输出，对定位神经网络模型进行训练，得到训练后的定位神经网络模型；3对羊的一侧进行图像采集，得到其实时动作图像，将其实时动作图像输入到训练后的定位神经网络中，得到与实时动作图像对应的实时热力图；4将实时热力图设置在二维坐标系内，得到其中各光斑的二维坐标，将其分别作为对应特征点的二维坐标，并根据各特征点的二维坐标得其相对位置关系；5建立羊的SMPL三维模型，将各特征点的相对位置关系加载到该SMPL三维模型中，得到其中的姿态参数，并根据姿态参数判断羊是否在做前后拉弓动作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 夏波 一种基于神经网络的羊前后拉弓姿态检测方法和检测系统
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