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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明公开了一种基于HRNet‑W48的无人机姿势识别与交互方法，能够快速姿势识别和实时跟踪与交互，通过基于HRNet‑W48的姿势识别网络能够快速准确地识别无人机的姿势，HRNet‑W48网络在设计上充分考虑了高分辨率的特点，通过多层级的特征融合和自顶向下的姿势估计，能够在保持准确性的同时实现较快的速度；该系统还能够实时跟踪无人机的姿势变化，通过结合姿势识别和目标跟踪算法，可以实时追踪无人机的姿势变化，并及时更新姿势信息，该系统支持实时交互功能，可以根据无人机的姿势信息进行实时的交互操作，降低了无人机操作的门槛，提高了用户的使用体验，扩大了无人机的应用范围。
主权项：1.一种基于HRNet-W48的无人机姿势识别与交互方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，构建人体跟踪模型：通过YOLOv5s目标检测算法和TLD目标跟踪算法构建人体跟踪模型，实现自动检测操作人员的位置并对其进行跟踪；S2，构建动作识别模型：以HRNet-W48人体姿态估计算法和ST-GCN时空图卷积神经网络构建动作识别模型；HRNet-W48通过多分支的网络结构，同时提取不同分辨率的特征图，通过融合模块将这些特征图进行融合，获得更全面的姿态信息；动作识别模型利用人体骨架的姿态与时序信息表征人体行为；S3，将人体跟踪模型和动作识别模型组成视频行为识别模型，对工作人员进行实时监测；S4，姿态估计和优化：通过使用优化算法或者使用统计模型来对姿态关键点的位置进行优化和估计；S5，模型性能优化和更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 一种基于HRNet-W48的无人机姿势识别与交互方法
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