一种基于高分辨率学习网络的排球视频人体姿态检测方法

一种基于高分辨率学习网络的排球视频人体姿态检测方法，提出一种创新的多人姿态估计算法，该算法基于高分辨率网络，通过筛选视频帧、裁剪目标区域并利用改进的轻量化高分辨率网络进行姿态估计，生成骨骼信息热图，并最终融合回原始帧中。本发明对高分辨率网络结构的改进，通过减少网络深度和宽度，并引入Shuffle模块实现网络轻量化，降低了计算量和参数量，同时保持了较高的姿态估计精度。此外，针对排球运动中的发球动作，本发明构建了一套包含角度、速度、位移和时间等指标的评估体系，利用动态时间规整算法对动作序列进行对比分析，实现了对运动员发球动作质量的自动评估，为体育视频分析、运动员动作评估等领域提供了一种高效、准确的解决方案。