不正确的坐姿通常会导致青少年近视、脊柱侧弯和退行性疾病。研究能够快速、准确识别不规律坐姿的智能监测技术,有助于保持正确的姿势并预防健康问题。为了解决RGB图像易受光照强度以及遮挡因素的干扰并造成的识别率不高等问题,通过采...不正确的坐姿通常会导致青少年近视、脊柱侧弯和退行性疾病。研究能够快速、准确识别不规律坐姿的智能监测技术,有助于保持正确的姿势并预防健康问题。为了解决RGB图像易受光照强度以及遮挡因素的干扰并造成的识别率不高等问题,通过采用双流RGB-D图像作为双输入,利用ResNet网络中的残差结构改进EfficientNet基线网络结构,提出了一种基于改进R-EfficientNet的双流RGB-D多模态信息融合的坐姿识别方法。试验结果表明,提出的R-EfficientNet融合方法模型对8种坐姿的识别均值平均精度(mean average precision,mAP)达到了98.5%。与CNN、Vgg16、ResNet18、EfficientNet、RGB-D不同的输入方法相比,所提方法获得了最高的识别率。该方法不仅可以用于坐姿客观监测,具有医学和社会效益,此外还为人体工学研究者们提供改进办公家具的方案。展开更多
文摘不正确的坐姿通常会导致青少年近视、脊柱侧弯和退行性疾病。研究能够快速、准确识别不规律坐姿的智能监测技术,有助于保持正确的姿势并预防健康问题。为了解决RGB图像易受光照强度以及遮挡因素的干扰并造成的识别率不高等问题,通过采用双流RGB-D图像作为双输入,利用ResNet网络中的残差结构改进EfficientNet基线网络结构,提出了一种基于改进R-EfficientNet的双流RGB-D多模态信息融合的坐姿识别方法。试验结果表明,提出的R-EfficientNet融合方法模型对8种坐姿的识别均值平均精度(mean average precision,mAP)达到了98.5%。与CNN、Vgg16、ResNet18、EfficientNet、RGB-D不同的输入方法相比,所提方法获得了最高的识别率。该方法不仅可以用于坐姿客观监测,具有医学和社会效益,此外还为人体工学研究者们提供改进办公家具的方案。
