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题名基于人体骨骼点检测与多层感知机的人体姿态识别
被引量：8
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作者
段俊臣
梁美祥
王瑞
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机构
上海大学通信与信息工程学院
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出处
《电子测量技术》
2020年第12期168-172,共5页
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文摘
近年来,随着人工智能与机器视觉的发展,图像识别,目标跟踪监测技术越来越深入人们日常的经济生活中,对于人体的姿态识别也有着越来越多的需求。自下而上的人体骨骼点检测网络Openpose相较与自上而下的RMPE与CPN网络在识别精度和速度上都有着很大的提升。然而仍不足以在移动与嵌入式设备中进行平日的应用。针对此问题,提出了一种方法,该方法利用深度可分解卷积的方式对Openpose网络做出改进,并使用多层感知器来训练和分类所识别的骨骼点,自适应梯度法优化随机梯度下降过程,使得整个网络可以自我调节学习率,再利用批标准化得方法对网络中的参数进行处理,以提高网络最终的分类准确率。最后在Jetson TX2开发板上测试得到在网络训练迭代5000次时,对站姿,坐姿,躺姿识别精度达到了0.843,0.839,0.831,每帧图片的检测时间提升到0.5s。实验表明,整个网络可以有效对人体的站姿,坐姿,躺姿进行识别,并可以在嵌入式设备上较快速度运行。
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关键词
深度学习
骨骼点检测
Openpose
深度可分离卷积
多层感知机
自适应梯度
批标准化
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Keywords
deep learning
bone point detection
openpose
deep separable convolution
multilayer perceptron
adaptive gradient
batch normalization
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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