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摘要:
传统的OpenPose模型在人体姿势检测方面精度较好但速度较慢.为了在保征检测精度的前提下加快检测速度、缩小模型,在传统OpenPose模型基础上,使用添加二阶项融合的残差网络提取底层特征,再通过L1范数权值对训练后的模型进行权值修剪,提出了改进型OpenPose模型.实验结果表明,在检测精度大致等同原模型情况下,模型大小缩小至约8%,参数减少近83%,检测速度提升约5倍.将改进的OpenPose模型应用到仰卧起坐体育健康测试中,结果表明该模型对仰卧起坐动作检测精度达到97%.
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文献信息
篇名 一种轻量化实时人体姿势检测模型研究与应用
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 人体姿势检测 OpenPose模型 残差网络 权值修剪
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 仿真建模理论与方法
研究方向 页码范围 2155-2165
页数 11页 分类号 TP273|TH89
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-FZ0308
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 华亮 79 365 10.0 15.0
2 张堃 11 17 3.0 4.0
3 朱洪堃 1 0 0.0 0.0
4 殷佳炜 1 0 0.0 0.0
5 冯文宇 1 0 0.0 0.0
6 费敏锐 4 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人体姿势检测
OpenPose模型
残差网络
权值修剪
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系统仿真学报
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1004-731X
11-3092/V
大16开
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82-9
1989
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