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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提供了一种运动姿态识别模型与评价方法，属于图像识别技术领域。其中的方法包括：标准运动姿态获取、标准运动姿态数据集构建、受测运动姿态识别、运动姿态匹配及运动姿态评价。通过摄像机获取标准运动姿态并构建标准数据集；使用嵌入STV2模块的YOLO‑Pose神经网络模型识别受测运动姿态，提取关节点信息并生成特征矩阵；通过计算关键关节间角度进行姿态匹配；采用基于关键关节间角度的评价方法，对每个关节的偏差百分比进行量化评分，最终得到整体姿态的评分。该发明提供了一种基于人工智能与图像识别技术，综合实现运动姿态识别与运动姿态评价的方法，该方法保证了运动姿态识别的准确性，还通过量化匹配与评价提供了公平的动作完成程度反馈。
主权项：1.一种运动姿态识别模型，包括主干网络、路径聚合特征金字塔网络、检测头、目标框和关键点预测模块，工作流程具体如下：获取公开人体姿态数据集，将图像输入主干网络部分，输出不同尺度的特征图；接着将不同尺度的特征图输入路径聚合特征金字塔网络，将特征图进行多尺度的融合，得到融合特征，最终将融合特征传入检测头，结合目标框和关键点预测实现对图像内人体的检测和姿态的估计，接着基于公开人体姿态数据集对该模型进行训练与测试，获得训练好的运动姿态估计识别模型；其特征在于，所述主干网络包括卷积模块和C3ST2模块；输入特征依次经过卷积模块、卷积模块、C3ST2模块、卷积模块、C3ST2模块、卷积模块、C3ST2模块、卷积模块、C3ST2模块后得到主干网络的输出；C3ST2模块的具体结构如下：输入特征经过一个卷积模块后，分别经过一个STV2模块与一个卷积模块，然后经过维度拼接模块进行拼接，再经过一个卷积模块得到输出；STV2模块包括注意力模块、归一化层、多层感知机MLP，工作流程如下：首先向量输入注意力模块，在注意力模块后进入归一化层，其输出与向量共同输入构成一个残差连接，再依次应用一个多层感知机MLP、归一化层及残差连接操作得到输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 一种运动姿态识别模型与评价方法
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