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基于改进YOLOv8pose的校园体测运动姿势识别研究 被引量：3
1
作者 罗智杰 王泽宇 +2 位作者 岑飘 刘文静 郭建军 《电子测量技术》 北大核心 2024年第19期24-33,共10页
针对现有运动姿势识别算法在人体姿态检测的准确度和效率上的不足,本文提出一种基于改进YOLOv8pose的高效检测算法。该算法通过引入RL_SEAM模块优化关键点的遮挡情景,结合C2f-Context机制增强上下文信息的利用,提升模型对复杂姿态的识... 针对现有运动姿势识别算法在人体姿态检测的准确度和效率上的不足,本文提出一种基于改进YOLOv8pose的高效检测算法。该算法通过引入RL_SEAM模块优化关键点的遮挡情景,结合C2f-Context机制增强上下文信息的利用,提升模型对复杂姿态的识别能力,并利用Pose_SA轻量化检测头提升模型对运动姿势识别的效果与效率。实验结果显示,改进后的YOLOv8pose算法在人体运动姿势识别任务中取得了显著的提升,其参数量及模型大小相比原YOLOv8n基准模型分别降低了14.24%和10.94%,同时精确率、召回率及平均精度均值相较于原模型分别提高了7.60%、7.60%和10.54%。因此,本文提出的YOLOv8-LSP模型有助于解决人体运动姿势识别任务中面临的关键点遮挡、复杂多变姿态等难题。 展开更多
关键词 YOLOv8 运动姿势识别 RL_SEAM C2f-Context Pose_SA
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