结合改进Alphapose和GCN的人体摔倒检测模型研究 被引量：3

1

作者 曲英伟 梁炜 《大连交通大学学报》 CAS 2023年第2期93-100,共8页

为改进当前人体摔倒检测方法场景适应能力弱、易误检等不足,提出了一种基于人体骨骼关键点和GCN结合的人体摔倒检测模型。在CrownHuman、COCO2017、Le2i等数据集上进行对比试验,试验结果表明优化后的YOLOX人体目标检测算法的平均准确率... 为改进当前人体摔倒检测方法场景适应能力弱、易误检等不足,提出了一种基于人体骨骼关键点和GCN结合的人体摔倒检测模型。在CrownHuman、COCO2017、Le2i等数据集上进行对比试验,试验结果表明优化后的YOLOX人体目标检测算法的平均准确率达到了50.66%,较YOLOv3、YOLOv5提高了9.83%和3.97%。人体姿态估计算法的平均准确率达到了71.6%,优于OpenPose、Mask-RCNN等方法。基于图卷积的人体摔倒检测算法准确率达到92.2%,高于YOLOv5-S+pose等方法。一系列的试验结果表明,所提出的摔倒检测方法具有较高的检测精度。 展开更多

关键词 人体摔倒检测 YOLOX alphapose 人体骨骼关键点 GCN

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基于Alphapose的跑步动作识别设备 被引量：2

2

作者 王甬 魏少文 +1 位作者 伍程成 李腾 《物联网技术》 2024年第3期8-11,共4页

近年人们的健康意识不断提高,全民健身热潮也随之来临,然而大量因运动姿势和运动习惯不当引起的损伤令人担忧。临床研究表明,不合理的健身动作会造成关节磨损、肌肉拉伤,甚至跟腱永久性损伤。因此开发一款能够帮助人们进行运动姿态辅助... 近年人们的健康意识不断提高,全民健身热潮也随之来临,然而大量因运动姿势和运动习惯不当引起的损伤令人担忧。临床研究表明,不合理的健身动作会造成关节磨损、肌肉拉伤,甚至跟腱永久性损伤。因此开发一款能够帮助人们进行运动姿态辅助识别的设备具有深远意义。该设备通过Retinaface技术识别使用者身份,并通过Alphapose姿态识别技术和DTW技术,利用“设备+手机+服务器”的架构模式,将跑者的运动姿态与数据库中标准姿态进行对比,实时监测运动状态并给予对应的语音提示和建议。 展开更多

关键词 alphapose姿态识别 DTW算法 跑步运动 机器人设备 人像识别技术 运动健康

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一种结合Alphapose和LSTM的人体摔倒检测模型 被引量：15

3

作者 卫少洁 周永霞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第9期1886-1890,共5页

针对已有人体摔倒检测模型在不同检测场景下适应性差、误检率高等缺点,本文提出了一种基于人体骨骼关键点和LSTM神经网络的人体摔倒检测模型.该模型通过Alphapose对连续多帧中的人体进行骨骼关键点检测,然后将骨骼关键点坐标序列分为x... 针对已有人体摔倒检测模型在不同检测场景下适应性差、误检率高等缺点,本文提出了一种基于人体骨骼关键点和LSTM神经网络的人体摔倒检测模型.该模型通过Alphapose对连续多帧中的人体进行骨骼关键点检测,然后将骨骼关键点坐标序列分为x坐标序列和y坐标序列,分别输入两个LSTM神经网络进行时序特征提取,最后将LSTM隐层输出向量输入一个全连接层得到检测结果.本文使用公开数据集MuHAVi-MAS和Le2i进行实验,并与多种检测模型进行对比,实验结果表明本文方法在多场景、多视角和多姿势摔倒情况下都具有较高的检测精度. 展开更多

关键词 摔倒检测模型 alphapose 骨骼关键点 LSTM

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基于AlphaPose的课堂行为识别算法 被引量：1

4

作者 周宇航 张海宇 +2 位作者 王永彬 李志安 李金屏 《信息技术与信息化》 2023年第12期204-208,共5页

人体姿态估计是近几年计算机视觉领域中的一个研究热点。使用姿态估计方法对学生在课堂上的行为进行准确而高效的识别,有助于提高教学管理效率,对实现信息化课堂监管具有重要意义。过去的大部分相关研究使用姿态估计提取帧内关键点,然... 人体姿态估计是近几年计算机视觉领域中的一个研究热点。使用姿态估计方法对学生在课堂上的行为进行准确而高效的识别,有助于提高教学管理效率,对实现信息化课堂监管具有重要意义。过去的大部分相关研究使用姿态估计提取帧内关键点,然后使用分类器判断行为。这些方法都不能有效解决因遮挡等原因带来的姿态估计的关键点不稳定的问题,同时没有有效利用动作的连续性特点。针对这两个问题,在AlphaPose的基础上使用关键点历史帧数据补充当前帧缺失的该关键点,根据关键点在当前帧之前N帧坐标的加速度、方向、角度、距离等特征量的变化判断课堂行为。由于目前没有公开可用的课堂行为视频数据集,故通过录制课堂行为数据集的方式对提出的方法进行测试,结果表明其可以较准确地识别课堂行为,平均准确率达到83%。 展开更多

关键词 alphapose 课堂 行为识别 历史帧 目标检测

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基于AlphaPose与改进LightGBM算法的触电跌倒检测方法 被引量：2

5

作者 宋曦 高文鹏 《电力信息与通信技术》 2023年第4期44-50,共7页

针对电力应用场景下人员触电跌倒的问题,文章提出了一种基于AlphaPose与自适应特征权重LightGBM算法的触电跌倒检测方法。该方法首先利用AlphaPose对人体骨骼关键点进行检测,接着根据人体骨骼关键点数据和人体检测框数据计算获得8种人... 针对电力应用场景下人员触电跌倒的问题,文章提出了一种基于AlphaPose与自适应特征权重LightGBM算法的触电跌倒检测方法。该方法首先利用AlphaPose对人体骨骼关键点进行检测,接着根据人体骨骼关键点数据和人体检测框数据计算获得8种人体姿态时空特征。进一步对传统LightGBM算法进行改进,根据特征重要性为特征向量加权,然后训练得到自适应特征权重LightGBM分类器,并将8种人体姿态时空特征输入自适应特征权重LightGBM分类器判断是否为跌倒行为。对Le2i公开跌倒数据集和自制数据集进行实验,并与多种检测模型对比,实验结果表明该方法在复杂度、判断准确性等方面较传统检测模型有显著提升。 展开更多

关键词 跌倒检测 alphapose 骨骼关键点 LightGBM

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基于AlphaPose的行人重识别姿态评价方法 被引量：1

6

作者 刘立名 马传香 《湖北大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第5期702-711,共10页

行人重识别旨在不同时间、不同摄像头拍摄范围中检索特定目标行人,在实际应用场景中,可能会存在行人被严重遮挡的图像,不仅不利于行人检测,还会消耗大量的时间.行人姿态检测可以通过定位行人关键点位置判断行人是否存在遮挡,因此,本研... 行人重识别旨在不同时间、不同摄像头拍摄范围中检索特定目标行人,在实际应用场景中,可能会存在行人被严重遮挡的图像,不仅不利于行人检测,还会消耗大量的时间.行人姿态检测可以通过定位行人关键点位置判断行人是否存在遮挡,因此,本研究提出在重识别检测之前,对行人姿态进行分析,提出一种基于AlphaPose的重识别行人姿态评价方法.首先,利用AlphaPose进行姿态检测,得到行人各个关键点的置信度;然后,利用各个关键点的置信度得到各个行人的姿态评分;最后,根据姿态评分结果筛选出多个测试集进行验证分析.利用torchreid框架在数据集DukeMTMC-reID及Market1501进行实验,实验结果表明,与初始测试集相比,筛选后的测试集检测效率明显提高,且mAP和rank-n值也有所提高. 展开更多

关键词 姿态检测 行人重识别 alphapose检测 姿态评分 torchreid

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基于AlphaPose姿态识别模型的武术评价研究与实验

7

作者 王帅 姚翠莉 +2 位作者 杨雨龙 刘昊 魏维 《现代计算机》 2023年第15期50-54,共5页

以传统武术项目为切入点设计实验,利用深度学习模型智能完成武术评价矫正任务,解决使用者时间个性化和评价稳定性的需求。针对相关难点和痛点,设计了准确有效的动作评估方法、迁移向量自适应被测试目标身体比例的匹配机制;对于具有预存... 以传统武术项目为切入点设计实验,利用深度学习模型智能完成武术评价矫正任务,解决使用者时间个性化和评价稳定性的需求。针对相关难点和痛点,设计了准确有效的动作评估方法、迁移向量自适应被测试目标身体比例的匹配机制;对于具有预存模型的单人评价与矫正提示任务,解决了基准动作向量与被测试目标动作向量之间的时间序列和空间序列匹配问题,测试实验结果表明了动作评价矫正方法的有效性。 展开更多

关键词 alphapose模型 姿态估计 武术评价 分数拟合

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基于Alphapose的跑步动作标准化评估 被引量：1

8

作者 贾亚光 刘静 +2 位作者 雷森 辛海龙 闫志博 《计算机时代》 2023年第8期117-120,共4页

不合理的健身动作可能会带来关节磨损,肌肉拉伤,运动效果下降等负面效果。采用Alphapose人体姿态估计算法,获取标准动作序列和测试动作序列的人体骨骼关键点的位置,并采用DTW算法求解动作相似度。结果表明:在比较标准跑步动作序列与测... 不合理的健身动作可能会带来关节磨损,肌肉拉伤,运动效果下降等负面效果。采用Alphapose人体姿态估计算法,获取标准动作序列和测试动作序列的人体骨骼关键点的位置,并采用DTW算法求解动作相似度。结果表明:在比较标准跑步动作序列与测试跑步动作序列时,结果有较好的区分度,而两条标准序列间的比较时差距较小,从而验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 运动健身 alphapose姿态估计 人体骨骼关键点 DTW算法

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基于深度学习的人体姿态估计与追踪 被引量：2

9

作者 张雪芹 朱荟潼 王宁 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期750-759,共10页

随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的人体姿态估计和追踪的准确率得到大幅提高。但在面对遮挡问题时,还存在人体关键点检测困难、姿态追踪精度偏低和速度较慢等问题。本文针对这些问题,构建了一个ybasTrack多人姿态估计和追踪模... 随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的人体姿态估计和追踪的准确率得到大幅提高。但在面对遮挡问题时,还存在人体关键点检测困难、姿态追踪精度偏低和速度较慢等问题。本文针对这些问题,构建了一个ybasTrack多人姿态估计和追踪模型;提出采用一种改进的YOLOv5s网络进行目标检测;采用BCNet分割网络区分遮挡与被遮挡人体,限定人体关键点定位区域;基于Alphapose的SPPE(Single-Person Pose Estimator)进行改进,优化人体关键点检测结果;采用改进的Y-SeqNet网络进行行人重识别,采用MSIM(Multi-Phase Identity Matching)身份特征匹配算法对人体框、人体姿态和人体身份信息进行匹配,实现人体姿态追踪。实验表明,所提算法对遮挡场景下的人体姿态估计和姿态追踪具有较好的效果,模型运行具有较快速度。 展开更多

关键词 人体姿态估计 alphapose YOLOv5s BCNet SeqNet

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基于YOLOv8作弊行为检测系统的设计与实现

10

作者 孙秀娟 方园 +1 位作者 孙洪迪 杨民峰 《北京工业职业技术学院学报》 2024年第4期17-22,共6页

在考试监控领域,深度学习技术的应用对于提高作弊检测的准确性和效率至关重要。结合YOLOv8算法和AlphaPose姿态识别模型,构建一个既能快速检测异常行为又能精准判断作弊行为的考试作弊行为检测系统。通过改进数据结构和优化网络结构,仅... 在考试监控领域,深度学习技术的应用对于提高作弊检测的准确性和效率至关重要。结合YOLOv8算法和AlphaPose姿态识别模型,构建一个既能快速检测异常行为又能精准判断作弊行为的考试作弊行为检测系统。通过改进数据结构和优化网络结构,仅使用身体数据进行模型训练,使得模型更加专注检测与作弊行为相关的身体动作,从而提高系统的鲁棒性和适用性。实验结果表明:系统对作弊检测的实际准确率在95%左右,能够有效区分正常行为和作弊行为,为考试监管提供了强有力的技术支持。 展开更多

关键词 YOLOv8算法 目标检测 alphapose姿态识别 作弊行为检测

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基于多元复合深度学习的肉鸽行为识别算法研究

11

作者 朱立学 陈品岚 +2 位作者 黄伟锋 张世昂 李小敏 《中国家禽》 北大核心 2023年第11期112-125,共14页

为实现肉鸽行为准确识别,研究提出一种基于多元复合深度学习的肉鸽行为识别算法。该算法通过使用YOLOX-s模型检测肉鸽目标区域作为AlphaPose肉鸽姿态预估模型输入预估肉鸽骨架每个关键点,结合连续视频帧的骨架变化关键点数据构建肉鸽骨... 为实现肉鸽行为准确识别,研究提出一种基于多元复合深度学习的肉鸽行为识别算法。该算法通过使用YOLOX-s模型检测肉鸽目标区域作为AlphaPose肉鸽姿态预估模型输入预估肉鸽骨架每个关键点,结合连续视频帧的骨架变化关键点数据构建肉鸽骨架时空图作为ST-GCN肉鸽行为识别模型输入,实现肉鸽行为识别。对YOLOX-s模型使用CSPResNet替代其主干网络,并减少CSP模块中的残差块以保留更多肉鸽图像的中层细节特征,在姿态预估模型中使用ECCWB-LiteHRNet作为其单目标姿态估计器,以提高肉鸽关键点特征识别能力。结果显示,改进后的YOLOX-s模型平均精度、检测速度分别为0.985、40.2fps,较原模型提高了0.002、6.9 fps;姿态预估模型平均精度、平均召回率和检测速度分别为0.887、0.921和28.5 fps,较原模型提高了0.036、0.016和12.9fps;ST-GCN模型行为识别平均准确率为0.970,单帧推理时间约为15 ms,最终多进程模型并行推理平均帧处理速度为28.5 fps,经过Tensorrt加速后平均帧处理速度可达50.8 fps。研究表明,ST-GCN模型能够快速准确地识别出肉鸽当前行为,且改进后的姿态预估模型可为ST-GCN模型提供更加稳定的骨架数据,为通过行为特征感知肉鸽身体信息及开展数字化健康管理提供技术支撑。 展开更多

关键词 肉鸽 行为识别 YOLOX alphapose ST-GCN

原文传递

基于人体骨骼关键点的吸烟行为检测算法 被引量：11

12

作者 徐婉晴 王保栋 +1 位作者 黄艺美 李金屏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3602-3607,共6页

针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为... 针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为之间的关系来进行吸烟行为检测的算法。该算法首先利用AlphaPose和RetinaFace分别检测出人体骨骼关键点和脸部关键点信息,根据手腕到两嘴角中点和手腕到同侧眼睛的距离之比,提出一种计算人体的吸烟动作比例(SAR)是否属于吸烟动作黄金比例(GRSA)的方法以区分吸烟与非吸烟行为;再利用YOLOv4检测视频中是否存在烟头;最后结合GRSA判定和YOLOv4的结果来确定视频中存在吸烟行为的可能性高低,作出是否有吸烟行为的判定。经过笔者录制的数据集测试,结果表明所提算法可以准确检测到吸烟行为,准确率达到92%。 展开更多

关键词 吸烟行为检测 人体骨骼关键点 alphapose RetinaFace YOLOv4

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ST-GCN在建筑工人不安全动作识别中的应用 被引量：23

13

作者 刘耀 焦双健 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期30-35,共6页

为准确及时地识别施工现场工人的不安全动作,运用计算机视觉的方法,结合图像识别技术和建筑安全知识,提出一种基于骨架的实时识别方法。将姿态估计算法与动作识别算法结合搭建组合模型,通过全面的数据进行模型训练,进而实现动作分类和... 为准确及时地识别施工现场工人的不安全动作,运用计算机视觉的方法,结合图像识别技术和建筑安全知识,提出一种基于骨架的实时识别方法。将姿态估计算法与动作识别算法结合搭建组合模型,通过全面的数据进行模型训练,进而实现动作分类和不安全动作的识别,其中,AlphaPose用于姿态估计提取骨骼关键点坐标位置,时空图卷积网络(ST-GCN)用于动作识别,并通过试验进行验证。结果表明:该方法识别爬梯危险动作的准确率可以达到98.48%,同时,ST-GCN与支持向量机、随机森林、长短期记忆网络(LSTM)相比,具有更强的泛化能力。该方法通过对现场工人的不安全动作进行实时识别和预警,可改善传统安全管理模式,提高安全管理信息化水平。 展开更多

关键词 时空图卷积网络(ST-GCN) 建筑工人 不安全行为 动作识别 alphapose 长短期记忆网络(LSTM)

原文传递

一种标准考场环境下的考试作弊行为智能检测方法 被引量：7

14

作者 李孟晓 王保栋 +1 位作者 戴文斌 孙农亮 《信息技术与信息化》 2020年第10期213-216,共4页

监控技术已经广泛应用于人类社会的各个领域,在各类教育机构教室里普遍安装了监控系统,在考试监考中发挥着极其重要的作用。就目前的实际应用情况而言,在大多数情况下,考场中的监控系统只能起到记录考试过程的作用,监考工作主要还是通... 监控技术已经广泛应用于人类社会的各个领域,在各类教育机构教室里普遍安装了监控系统,在考试监考中发挥着极其重要的作用。就目前的实际应用情况而言,在大多数情况下,考场中的监控系统只能起到记录考试过程的作用,监考工作主要还是通过人工的方式,监控系统的利用效率较低。针对这一问题,我们提出了一种基于AlphaPose的标准考场环境下的考试作弊行为智能检测方法,主要工作从以下三个方面展开:(1)采用光照稳定的标准化考场,结合背景差分法和人脸检测定位考生;(2)通过人脸识别技术确认考生身份,判别有无替考现象;(3)利用AlphaPose获得考生实时姿态,通过找出考生正常考试状态下头部和手部的常规活动范围,结合头部和手部的实时位置判断是否存在作弊嫌疑。该方法具有较好的普适性,能够识别大部分考试作弊行为。 展开更多

关键词 考试作弊检测 监控系统 图像处理 行为识别 alphapose

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基于姿态估计的机械操作人员行为识别研究

15

作者 王坡 罗红旗 《软件》 2023年第11期1-4,共4页

机械操作人员的异常行为是机械安全事故发生的主要原因,为实现复杂环境下机械操作人员行为识别,提出一种结合AlphaPose和NAM-STGCN的行为检测模型。通过AlphaPose人体姿态估计模型获取视频帧中人物的关键点信息,应用NAM-STGCN分类模型... 机械操作人员的异常行为是机械安全事故发生的主要原因,为实现复杂环境下机械操作人员行为识别,提出一种结合AlphaPose和NAM-STGCN的行为检测模型。通过AlphaPose人体姿态估计模型获取视频帧中人物的关键点信息,应用NAM-STGCN分类模型进行动作检测。利用自建的数据集进行测试,结果表明,本文提出的模型准确率有所提升,能够满足实时性需求。 展开更多

关键词 alphapose 时空卷积网络 注意力机制 行为识别

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基于iCAN的加油站员工动作行为检测 被引量：1

16

作者 余雪源 《现代计算机》 2021年第4期78-82,共5页

为提升加油站的风险管控能力,在对加油站卸油口场景进行数据采集后,基于iCAN人物交互检测算法设计神经网络结构,将采集数据用于神经网络的权重训练,完成对加油站员工操作行为检测,同时结合AlphaPose产生的关键点信息,进一步提高人物交... 为提升加油站的风险管控能力,在对加油站卸油口场景进行数据采集后,基于iCAN人物交互检测算法设计神经网络结构,将采集数据用于神经网络的权重训练,完成对加油站员工操作行为检测,同时结合AlphaPose产生的关键点信息,进一步提高人物交互动作的检测精度。实验结果表明,使用基于深度学习的人物交互检测算法检测员工操作行为在泛化能力和准确性上都有极好表现,在减少人力成本的同时,为加油站风险管控提供一种智能化方法。 展开更多

关键词 人物交互检测 iCAN alphapose

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基于多特征融合网络的独居老人行为识别研究

17

作者 陈家敏 郭宝仪 +2 位作者 梁为斌 冼浩钿 黄彬 《信息与电脑》 2023年第1期199-203,209,共6页

为了识别独居老人的行为,选用NTURGB+D120数据集的23个医疗与日常行为类别的多场景视频作为数据集,并设计了一套高效特征融合策略。该策略改进了SlowFast网络的输入方式,使得改进后的网络能够同时处理输入的两个不同特征的图像序列,实... 为了识别独居老人的行为,选用NTURGB+D120数据集的23个医疗与日常行为类别的多场景视频作为数据集,并设计了一套高效特征融合策略。该策略改进了SlowFast网络的输入方式,使得改进后的网络能够同时处理输入的两个不同特征的图像序列,实现向量上的合并融合。实验结果表明,将使用AlphaPose网络获取的骨骼信息嵌入在红、绿、蓝(Red Green Blue,RGB)与红外图像序列中,作为网络输入,并得到行为识别的Top-1准确率与Top-5准确率,分别为91.58%与90.00%,与RGB单特征输入的Slow Fast网络识别的准确率相比较为提升。 展开更多

关键词 行为识别 SlowFast网络 alphapose网络

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