公开(公告)号：CN110688980B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910966746.0

申请日：2019-10-12

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 张剑书 ,  卢阿丽 ,  杨炼鑫 ,  樊英泽

IPC: G06V20/40 ,  G06V40/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的人体姿态分类方法，通过监控摄像头采集视频监控数据；构建用于人体姿态分类的训练数据集；筛选出有效人体姿态分类特征；基于神经网络算法，结合训练数据集以及筛选出的有效人体姿态分类特征，选择损失函数和优化算法，训练出人体姿态分类模型；对视频监控数据进行目标检测和识别操作，对于其中被识别为人类目标的区域进行姿态估计，基于姿态估计的结果计算人体姿态特征数据，并将计算得到的特征数据导入人体姿态分类模型，判断得出视频中出现的人的姿态；该方法不需要目标对象穿戴多种传感器或光学标志，不会影响运动的舒适性，且数据采集成本较低，实时性高，具有较高的处理效率。

公开(公告)号：CN110688980A

公开(公告)日：2020-01-14

申请号：CN201910966746.0

申请日：2019-10-12

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 张剑书 ,  卢阿丽 ,  杨炼鑫 ,  樊英泽

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的人体姿态分类方法，通过监控摄像头采集视频监控数据；构建用于人体姿态分类的训练数据集；筛选出有效人体姿态分类特征；基于神经网络算法，结合训练数据集以及筛选出的有效人体姿态分类特征，选择损失函数和优化算法，训练出人体姿态分类模型；对视频监控数据进行目标检测和识别操作，对于其中被识别为人类目标的区域进行姿态估计，基于姿态估计的结果计算人体姿态特征数据，并将计算得到的特征数据导入人体姿态分类模型，判断得出视频中出现的人的姿态；该方法不需要目标对象穿戴多种传感器或光学标志，不会影响运动的舒适性，且数据采集成本较低，实时性高，具有较高的处理效率。