一种基于深度学习的武术动作识别方法

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一种基于深度学习的武术动作识别方法
申请号:CN202410732316
申请日期:2024-06-06
公开号:CN118587768A
公开日期:2024-09-03
类型:发明专利
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。
技术关键词
动作识别方法 识别模块 人体骨骼 网络模型训练 关键点 数据 注意力机制 图像 关节 视频分享平台 时间序列关系 节点 武术教学 骨骼特征 时序 视频帧
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