基于双流网络的人体姿态估计方法.pdf

2025-03-16 约2.36万字 34页立即下载

2025-03-25 约3.2万字 47页立即下载

2025-03-02 约3.41万字 49页立即下载

基于CNN的人体姿态估计方法研究与应用.docx 基于CNN的人体姿态估计方法研究与应用一、引言 人体姿态估计是计算机视觉领域中的一项重要任务，它在众多应用领域中如体育训练、医疗康复、人机交互等都有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的人体姿态估计方法得到了广泛的研究和应用。本文旨在探讨基于CNN的人体姿态估计方法的研究进展、原理、应用及存在的问题，并针对相关问题提出改进方案。二、人体姿态估计的背景与意义 人体姿态估计是通过对图像或视频中人体关键点进行检测和定位，从而实现对人体姿态的识别和估计。该方法在众多领域中具有广泛的应用价值，如运动分析、人机交互、虚拟现实等。基于CNN的人体姿态估计方法能够提

2025-02-17 约5.15千字 10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

2025-03-02 约3.41万字 49页立即下载

2025-03-04 约3.4万字 49页立即下载

一种基于事件相机的多阶段人体姿态估计方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112836652 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110167202.5 (22)申请日 2021.02.05 (71)申请人浙江

2023-06-04 约9.33千字 9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

基于CNN的人体姿态估计方法研究与应用.docx 基于CNN的人体姿态估计方法研究与应用一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，人体姿态估计成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向。人体姿态估计是识别和理解人类行为的重要手段，其应用领域广泛，包括体育分析、视频监控、人机交互等。近年来，基于卷积神经网络（CNN）的人体姿态估计方法受到了广泛关注。本文将详细介绍基于CNN的人体姿态估计方法的研究现状、原理、方法以及应用场景。二、研究现状与原理 1.研究现状传统的姿态估计方法主要依赖于手工设计的特征和复杂的模型，其准确性和鲁棒性受到限制。近年来，随着深度学习技术的发展，基于CNN的姿态估计方法逐渐成为主流。这些方法通过学习大量数据中的特征，实现

2025-05-03 约4.55千字 10页立即下载

基于人体拓扑结构对齐的多人姿态估计方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112801138 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110009492.0 (22)申请日 2021.01.05 (71)申请人北京

2023-06-02 约1.87万字 13页立即下载

基于深度学习的人体姿态估计方法研究.pdf 摘要摘要 人体姿态估计是一种对图像或视频中的人体骨骼关键点位置信息进行估计，进而确定人体结构性变化信息的方法，是智能监控、自动驾驶、行为预测等系统得以实现的重要支撑性技术。如何通过学习具有辨别性的特征描述来克服人体检测框错误检测，重复检测、关键点特征信息不足以及遮挡导致部分关键点难以检测等问题的不利影响，是解决人体姿态估计任务的重要研究方向。本文基于深度学习，对相关问题开展了以下三方面的创新研究： 1.针对大多数人体检测方法难以实现检测精度和检测速度的有效平衡，提出了一种快速准确的人体检测方法。该方法使用MobileNetV3_Large替代原来的前端特征提取网络VGG16，减

2025-05-23 约11.75万字 66页立即下载

基于深度学习的人体姿态估计方法研究.docx 基于深度学习的人体姿态估计方法研究一、引言 人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是通过图像或视频数据，自动分析和识别出人体各部位（如头、躯干、四肢等）的位置和姿态。随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人体姿态估计方法得到了广泛关注。本文将研究基于深度学习的人体姿态估计方法，介绍其原理、技术流程和存在的问题，并提出改进建议。二、人体姿态估计的基本原理 人体姿态估计主要基于图像处理和计算机视觉技术。首先，通过摄像头获取人体图像或视频数据，然后利用图像处理技术对人体进行检测和分割，接着利用深度学习算法对人体各部位进行识别和定位，最后通过算法分析得出人体姿态。三、基于深度

2025-06-01 约4.83千字 10页立即下载

一种基于姿态估计网络的骨龄仪辅助摆位方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114451903 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111534179.5 (22)申请日 2021.12.15 (71)申请人杭州沧澜医疗科技有限公司地址 3

2023-05-05 约1.45万字 12页立即下载

基于深度学习的人体姿态估计.docx 基于深度学习的人体姿态估计 基于深度学习的人体姿态估计 基于深度学习的人体姿态估计 摘要本篇论文采用深度学习卷积神经网络将输入的图片或视频进行局部识别，并对各种人体姿势进行卷积和池化多重操作，接着采用全连接层将其分类处理，并能实时部署相对应算对人体姿态、动作进行识别。本论文研究了已有深度学习的前沿算法，将2D人体姿势估计进行特征识别提取，实现二维图像或视频的人体姿态到三维非线性映射姿态估计。在3D人体姿态估计中，是一项比2D姿态更加难实现的任务。主要原因是3D是一个立体的、360°的深度信息，在对原来x，y轴的保留基础上，还增加了z轴的信息。接着，通过了解现有的2D人体姿态处理算

2025-01-06 约4.18万字 50页立即下载