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人体动作识别模型

时间：2025-04-12 11:08:00 来源：互联网作者：

基于yolov8的人体动作识别系统创建一个深度学习 2025年2月4日 · 构建一个基于YOLOv8的人体动作识别系统，+GUI界面，按照以下步骤进行。这个系统将支持图片、视频和摄像头检测，并具有打开/关闭摄像头、上传图片、开始识别、保存预测结果等功能。最起码的你要有数据集作为更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/21198558167

YOLO+Pose和SVM进行动作分类识别的教程在本文中，我们将探讨如何将YOLO Pose与支持向量机（SVM）结合，进行人体动作分类识别。 YOLO Pose作为一个优秀的姿态估计工具，能够提取人体的关键点，而支持向量机（SVM）则是一种强大的监督学习更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/14263375535

https://blog.csdn.net/gitblog_00055/article/details/MotionModel: 实时的人体动作识别模型-2024年3月18日 · MotionModel 是一个基于 PyTorch 的实时人体动作识别模型。它可以帮助开发者们轻松地在自己的应用中实现对人体动作的精准识别。能用来做什么？智能家居：例如通过更多内容请查看https://blog.csdn.net/gitblog_00055/article/details/136800361

.sb_doct_txt{color:#4007a2;font-size:11px;line-height:21px;margin-right:3px;vertical-align:super}.b_dark .sb_doct_txt{color:#82c7ff}cuc.edu.cn[PDF]人体动作识别与评价综述本文以人体动作识别和评价的处理流程为主线,对近年来相关工作进行了全面而系统地梳理,阐述了数据预处理、特征提取、动作分类、动作评价的标准等各个关键环节的研究进更多内容请查看https://journal.cuc.edu.cn/mediaCCUploadFiles/2021-03-09.pdf

万方数据知识服务平台https://d.wanfangdata.com.cn/thesis改进AlphaPose和ST-GCN的人体动作识别方法-学位-万方其中，人体动作识别是目前重要的研究方向之一，指通过计算机视觉技术，对人体进行姿态、动作的检测和分析。针对常见的经典目标检测算法，选择模型参数量最小的 YOLOv5s 作为人体更多内容请查看https://d.wanfangdata.com.cn/thesis/ChhUaGVzaXNOZXdTMjAyNDA5MjAxNTE3MjUSCUQwMzQ5MjYyMhoIbGF0NmQzdWc%3D

PMC人体动作识别（human action recognition，HAR）的目的是确定人体动作类别，以获取人体行为信息。人体动作可以反映出最终的行为目的等丰富的信息，而人体肢体的活动完成度一直以来都更多内容请查看https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9927660/

雷达学报基于毫米波雷达三维点云的人体动作识别数据集与方法2024年9月29日 · 该数据集由TI公司的IWR1443-ISK和Vayyar公司的vBlu射频成像模组分别采集，包括常见的12种人体动作，如走路、挥手、站立和跌倒等。在网络模型方面，该文将边缘卷积 (EdgeConv)与Transformer相结合，提出了一种更多内容请查看https://radars.ac.cn/cn/article/doi/10.12000/JR24195

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