一种基于摄影测量学和深度学习的三维人体姿态识别方法

本发明公开了一种基于摄影测量学和深度学习的三维人体姿态识别方法，涉及姿态识别技术领域，包括以下步骤：收集原始视频数据，使用基于深度学习的三维姿态估计方法MediaPipe进行姿态估计，获取图像原始三维关键点数据；再使用关键点规范算法对关键点数据进行初步约束，纠正识别误差；再使用基于共线方程的多视角模拟算法进行数据增强，以获取更丰富的视角信息，扩大数据集；构建姿态识别模型KeyposeNet；对KeyposeNet进行训练和测试，选出最佳模型进行姿态识别。本发明采用上述一种基于摄影测量学和深度学习的三维人体姿态识别方法，实现了更高效和准确的人体姿态分类识别，减少了人工分类的成本，为人体姿态的识别判断提供了辅助手段，从而应用于各种场合。