[发明专利]一种基于轻量化网络模型的多人坐姿识别方法在审
| 申请号： | 202311187857.4 | 申请日： | 2023-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN116935494A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 周柚;焦树扬;于昆平;曹政;吴翾;肖钰彬;王镠璞;杜伟 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/20;G06V10/764;G06V10/82;G06V20/40 |
| 代理公司： | 北京专赢专利代理有限公司 11797 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种基于轻量化网络模型的多人坐姿识别方法，包括以下步骤：处理采集的视频流数据，使用OpenPose进行关键点提取，将得到的人体关键点进行单人连接并使用边界框归一化预处理，使用最小生成树算法构建人体骨架图，处理人体骨架图后，对数据集进行标注；增强处理后的图像，扩大数据集；构建基于轻量化卷积神经网络的LMSPNet模型；对LMSPNet模型进行训练，生成训练模型；对训练模型进行测试。本发明实现了对多人坐姿的自动预测和评估，通过自动预测人体关键点并生成人体骨架图，能够成功对用户的坐姿进行分类判断，帮助用户及时发现和纠正错误的坐姿，预防潜在的伤害。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 网络 模型 坐姿 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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