摘要
本发明涉及图像识别技术领域,更具体地说,涉及一种基于监控图像识别的列队整齐度分析识别方法,用于解决现有技术不能量化个体姿态序列的相似度,不能有效评估列队的动态一致性,无法应对复杂场景中个体动作节奏差异,无法确保列队排列的精确性和一致性的问题;本发明通过动态时间规整算法能够量化个体姿态序列的相似度,有效评估列队的动态一致性,动态时间规整算法能够处理时间轴偏移和扭曲,适应不同动作节奏,计算行内个体间的动态时间规整距离,全面评估动态一致性,提供科学量化结果,该方法适应性强,应对复杂场景中个体动作节奏差异,为动态一致性评估提供可靠支持。
技术关键词
分析识别方法
机器学习模型
动态时间规整算法
坐标
关节点
预测误差
序列
姿态估计算法
图像识别技术
偏差
数据
措施
视角
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