基于深度学习的红外热人体姿态识别方法.pdf

基于深度学习的人体姿态估计与动作识别方法研究与应用.docx 基于深度学习的人体姿态估计与动作识别方法研究与应用一、引言 人体姿态估计与动作识别是计算机视觉领域中极具挑战性的研究方向，它在运动分析、行为理解、人机交互等领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的飞速发展，该方向的研究逐渐成为了学术界和工业界的热点。本文将深入探讨基于深度学习的人体姿态估计与动作识别方法的研究与应用。二、深度学习与人体姿态估计 深度学习在人体姿态估计领域取得了显著的成果。通过训练大量的数据，深度学习模型能够自动学习和提取人体的特征信息，进而进行姿态估计。首先，模型使用卷积神经网络（CNN）来从图像中提取人体的关键点信息。接着，使用全连接网络和回归方法来估计每个关键点的位

2025-04-29 约4.22千字 9页立即下载

基于深度学习的人体姿态估计与识别.pdf 基于深度学习的人体姿态估计与识别摘要随着技术不断发展，人们逐渐将侧重点逐渐放到了计算机视觉这个研究方向，而在这一重要领域，人体姿态估计与识别尤为热门并且也取得了相当程度上的发展。但是这也有着局限性，因为需要识别的图像经常受到数中因素影响从而导致准确率下降，所以早期基于手工特征的人体姿态估计与识别的方法也无法获得足以让人们满意的结果。随着越来越多人逐渐发现，在深度学习的领域上在人体姿态估计与识别的方面上有着卓越的成效，总体上人体姿态估计与识别取得了显著的进步，尤其突出的是基于卷积神经网络的学习特征已经可以大部分替代早期手工特征的识别方法，并且可以很

2025-04-28 约3.49万字 20页立即下载

基于深度学习的人体动作识别方法.pptx 基于深度学习的人体动作识别方法 汇报人： 2024-01-31 目录 contents 引言 深度学习基础人体动作识别数据集与评估指标 基于深度学习的人体动作识别模型实验结果与分析结论与展望 01 引言人体动作识别是计算机视觉领域的重要研究方向，具有广泛的应用前景，如智能监控、人机交互、虚拟现实等。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人体动作识别方法已成为研究热点，并取得了显著的成果。研究基于深度学习的人体动作识别方法对于提高动作识别的准确性和鲁棒性，推动相关应用的发展具有重要意义。人体动作识别是指通过计算机视觉技术对视频中人体的运动进行分析和识别，从而理解人体的行为。人

2024-06-15 约2.86千字 28页立即下载

基于深度学习的人体行为识别方法研究.pdf 基于深度学习的人体行为识别方法研究摘要视频作为一种重要的传播媒介，蕴含着丰富的信息，但这些信息过去需要手动提取，既耗时又费力。随着深度学习的发展，许多基于视频理解的深度学习任务已经出现，其中人体行为识别是最重要的任务之一。为了克服计算成本高、难以处理长期依赖关系和特征融合难度大这些问题，本文综合利用视频帧中的静态空间特征和帧之间的时序动作特征，对人体行为识别方法进行深入研究。主要研究内容如下：（1）针对三维卷积在处理视频数据时计算成本高、信息容易丢失的问题，提出了一种基于残差网络的ER3D模型。该模型主要用于提取视频中包含的空间信息，通过使用深度可分离卷积降低模型的计算参数量

2025-05-23 约7.46万字 64页立即下载

基于人体姿态估计的地铁异常行为识别方法.docx 基于人体姿态估计的地铁异常行为识别方法 一、引言随着城市化进程的加速，地铁作为城市交通的重要组成部分，其安全性和秩序性日益受到人们的关注。在地铁运营过程中，异常行为不仅可能对乘客的安全造成威胁，还可能对地铁的正常运营秩序造成影响。因此，如何有效地识别和预防地铁中的异常行为成为了一个亟待解决的问题。本文提出了一种基于人体姿态估计的地铁异常行为识别方法，旨在提高地铁运营的安全性和效率。二、人体姿态估计技术 人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它通过分析图像或视频中人体的关节点信息，估计出人体的姿态。近年来，随着深度学习技术的发展，人体姿态估计技术取得了显著的进步。该方法可以通过对大

2025-03-05 约4.61千字 9页立即下载

一种基于openpose的人体姿态识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112800892 B (45)授权公告日 2022.08.26 (21)申请号 202110060938.2 G06V 20/52 (2022.01)

2023-06-02 约1.3万字 11页立即下载

基于深度学习的人体姿态识别算法研究.pdf 摘要摘要 人体姿态识别在智能安全消防领域中占据重要地位。对于煤炭、电力、化工等关键行业和场所的监控室和值班室而言，人体姿态识别具有重要意义，涉及生产安全、设备运行、应急响应等关键环节。传统的人体姿态识别算法主要依赖人工巡查或视频监控，该方法存在着诸多缺陷，如费时费力、漏检误报等。相比之下，基于深度学习的人体姿态识别算法具有更强的鲁棒性和更好的泛化能力，但也存在识别速度慢、网络结构复杂等问题。为了解决这些问题、保障工业生产的安全和效率，本文提出了一种人体姿态识别算法，并通过实验验证了其有效性，主要研究内容如下：（1）针对传统人体姿态识别算法中存在的特征信息提取不充分、识别准确

2025-04-04 约11.32万字 69页立即下载

基于深度学习的人体姿态识别算法研究.docx 基于深度学习的人体姿态识别算法研究一、引言随着深度学习技术的快速发展，其在计算机视觉领域的应用越来越广泛。人体姿态识别作为计算机视觉的一个重要研究方向，对于人机交互、运动分析、行为识别等领域具有重要价值。本文旨在研究基于深度学习的人体姿态识别算法，探讨其原理、方法及实际应用。二、深度学习与人体姿态识别 深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式，通过构建多层神经网络来学习和识别数据。人体姿态识别是利用计算机视觉技术对人体姿势进行识别和判断的过程。基于深度学习的人体姿态识别算法通过训练大量的数据集，可以有效地提取人体姿态特征，实现对人体姿势的准确识别。三、算法原理及方法 1.数据集准备：基

2025-06-10 约4.55千字 9页立即下载

基于深度学习的滑坡识别方法.docx 基于深度学习的滑坡识别方法 一、引言滑坡是一种常见的自然灾害，其发生往往伴随着巨大的经济损失和人员伤亡。因此，滑坡的早期识别和预警显得尤为重要。传统的滑坡识别方法主要依赖于人工巡查和经验判断，这种方法效率低下且易受人为因素影响。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的滑坡识别方法逐渐成为研究热点。本文将介绍一种基于深度学习的滑坡识别方法，以提高滑坡识别的准确性和效率。二、深度学习在滑坡识别中的应用 深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式，实现对复杂数据的自动学习和分析。在滑坡识别中，深度学习可以通过对大量卫星遥感图像、地面照片等数据进行学习，提取出与滑坡相关的特征信息，从

2025-03-03 约4.05千字 8页立即下载

基于深度学习的毫米波雷达人体动作识别方法研究.docx 基于深度学习的毫米波雷达人体动作识别方法研究一、引言随着科技的不断进步，人体动作识别技术逐渐成为智能生活的重要应用之一。其中，毫米波雷达作为一种具有高精度、非接触和抗干扰等优势的传感器，在人体动作识别领域得到了广泛应用。然而，传统的毫米波雷达人体动作识别方法往往受到多种因素的干扰，如环境噪声、动作多样性等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于深度学习的毫米波雷达人体动作识别方法。二、毫米波雷达技术简介毫米波雷达是一种利用毫米波段的电磁波进行测距和识别的技术。它通过发射和接收反射回来的信号来感知物体。由于其高频率的电磁波具有较短的波长，使得毫米波雷达可以实现对目标的精细识别。然而，毫米波

2025-05-08 约4.53千字 9页立即下载

一种基于雷达多维特征融合的人体姿态识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113391282 B (45)授权公告日 2022.06.17 (21)申请号 202110517442.3 (56)对比文件 (22)申请日 2021.05.12

2023-06-21 约1.58万字 14页立即下载

基于3D人体的姿态识别方法、装置、设备及存储介质.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463777 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202011143528.6 (22)申请日 2020.10.22 (71)申请人北京鸿享技术服务有限公司地址 1

2023-05-06 约2.84万字 24页立即下载

基于深度图像的人体动作识别方法.docx 第40卷第8期第40卷第8期计算机工程 2014年8月 V01．40 No．8 Computer Engineering August 2014 ·人工智能及识别技术· 文章编号：1000-3428(2014)08-0168-05 文献标识码：A 中图分类号：TP391 基于深度图像的人体动作识别方法 刘飞8，郝矿荣8一，丁永生8一，刘欢8 (东华大学

2018-10-08 约1.27万字 6页立即下载

2025-03-25 约3.2万字 47页立即下载

基于深度学习的遮挡人体姿态估计方法研究.pdf 基于深度学习的遮挡人体姿态估计方法研究摘要随着大模型和智能驾驶技术的持续发展，人体姿态估计作为人机交互和行为分析的前端任务，吸引了全球学者的广泛关注，其旨在从输入的图片或视频中预测出人体骨骼关键点或关节的空间位置，进而估计人体姿态。然而，在现实应用场景中，遮挡问题经常出现，不仅会降低被遮挡关键点的预测精度，还会影响到其他相关关键点的预测结果。因此，提高人体姿态估计方法在面对遮挡时的鲁棒性，是一个充满挑战的研究课题。现有的人体姿态估计方法在面临遮挡问题时，往往存在关键点细节语义信息提取不充分和先验知识难以约束人体姿态的问题，而细节语义信息与人体约束信息恰恰是解决人体姿态估计中遮

2025-04-23 约10.37万字 68页立即下载