公开(公告)号：CN112800892A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202110060938.2

申请日：2021-01-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐佳 ,  王子沁 ,  骆健 ,  徐力杰 ,  李宾 ,  胡洋 ,  蒋凌云 ,  鲁蔚锋

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于openpose的人体姿态识别方法，由openpose数据获取、数据预处理、特征值构造、深度网络训练及动作判定、opencv绘图组成人体姿态识别系统，识别方法包括如下步骤：步骤一：利用开源项目openpose获取人在执行目标动作下的人体骨架数据帧序列；步骤二：从骨架数据中筛选出可以表征动作的主要关键点数据；步骤三：从筛选出的骨架关节点数据中提取、计算动作特征值并构造动作的特征向量序列；步骤四：对特征向量序列进行预处理；步骤五：将动作样本集的特征向量序列保存下来作为标准动作模板；步骤六：实时采集动作特征序列给到预先训练好的神经网络；步骤七：从网络获取预测结果，并给出动作标准度。本发明实施简便可靠，适用于实时的动作识别系统。

公开(公告)号：CN112800892B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202110060938.2

申请日：2021-01-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 徐佳 ,  王子沁 ,  骆健 ,  徐力杰 ,  李宾 ,  胡洋 ,  蒋凌云 ,  鲁蔚锋

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/52 ,  G06V20/40 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明公开了一种基于openpose的人体姿态识别方法，由openpose数据获取、数据预处理、特征值构造、深度网络训练及动作判定、opencv绘图组成人体姿态识别系统，识别方法包括如下步骤：步骤一：利用开源项目openpose获取人在执行目标动作下的人体骨架数据帧序列；步骤二：从骨架数据中筛选出可以表征动作的主要关键点数据；步骤三：从筛选出的骨架关节点数据中提取、计算动作特征值并构造动作的特征向量序列；步骤四：对特征向量序列进行预处理；步骤五：将动作样本集的特征向量序列保存下来作为标准动作模板；步骤六：实时采集动作特征序列给到预先训练好的神经网络；步骤七：从网络获取预测结果，并给出动作标准度。本发明实施简便可靠，适用于实时的动作识别系统。