摘要
本公开的各实施例的目的是提供一种对用户动作进行评估的方法、装置、设备、计算机程序产品和计算机程序存储介质。计算机设备获取包含用户动作的实时视频;使用MMpose模型来提取所述实时视频中每一帧对应的骨架数据;使用层次肢体注意力LSTM网络模型对所述每一帧对应的骨架数据进行动作分类,以获得相应的分类结果;按照所述分类结果对所述实时视频中所有帧组成的骨架数据序列进行分割,以获得分割后的多个骨架子序列;将各所述骨架子序列分别与对应类别的参考视频骨架子序列进行对比,以获得相应的动作评估结果。本发明通过计算机视觉、深度学习等技术,实时地识别、评估用户动作姿势的准确性。
技术关键词
实时视频
计算机程序存储介质
序列
计算机程序指令
计算机设备
注意力
计算机可执行指令
数据
关键点
动态时间规整算法
计算机程序产品
语音播报方式
追踪算法
网络
计算机视觉
存储器
处理器
偏差
姿势
系统为您推荐了相关专利信息
物联网巡检系统
电梯运行状态
多头注意力机制
多模态特征融合
编码向量
无人机协同
无人机姿态
测绘方法
激光点云数据
铁路结构
灯光罩网渔船
信息获取系统
AI摄像头
子模块
轨迹
HSD17B13蛋白
核苷酸
序列
非酒精性脂肪性肝炎
调控元件