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申请/专利权人：上海大学
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的武术动作识别方法，包括五个步骤：1创建武术拳法图像数据集，标注好对应的位置框，用于训练武术主体检测模块；2创建武术动作数据集，标注好对应的人体骨骼关键节点，用于训练武术动作识别模块；3将步骤1整理的武术拳法图像数据集输入到优化的武术主体检测模块进行训练，实现对武术运动中的人体目标的精准定位；4基于Alphapose网络对步骤3检测出来的人体目标进行人体骨骼关节提取，得到人体关节数据；5将步骤2整理的武术动作数据集预处理输入到优化的武术动作识别模块来提取武术动作的时空特征，通过捕捉动作序列之间的时序信息来提高动作识别的准确性。本发明方法在速度和精度上具备较好的综合性能。
主权项：1.一种基于深度学习的武术动作识别方法，其特征在于，操作步骤如下：步骤1：创建武术拳法图像数据集，标注好对应的位置框，用于训练武术主体检测模块，从而完成武术拳法图像数据集预处理过程，得到整理后的武术拳法图像数据集；步骤2：创建武术动作数据集，标注好对应的人体骨骼关键节点，用于训练武术动作识别模块，从而完成武术动作数据集预处理过程，得到整理后的武术动作数据集；步骤3：将步骤1整理后的武术拳法图像数据集中的数据输入到优化的武术主体检测模块进行训练，实现对武术运动中的人体目标的定位；步骤4：基于Alphapose网络，对步骤3检测出来的人体目标进行人体骨骼关节提取，得到人体关节数据；步骤5：将步骤2整理后的武术动作数据集输入到优化的武术动作识别模块来提取武术动作的时空特征，通过捕捉动作序列之间的时序信息，完成武术动作识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 一种基于深度学习的武术动作识别方法
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