| 基于ResNet50对地震救援中人体姿态估计的研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>1127 K | |
| 標簽： 神经网络 人体姿态估计 ResNet50 | |
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| 文檔介紹：调查发现，地震中死亡人数增加的原因主要是错过救援的黄金时间，因此可通过救援无人机自动对受灾人员进行行为识别与状态分析。人体姿态估计是指对图像中人体关节点和肢体进行检测的过程，在人机交互和行为识别应用中起着重要的作用，然而由于背景复杂、肢体被遮挡等因素导致标注人体关节点和肢体十分困难。因此提出一种结合ResNet50及CPM的模型，该模型通过获取图像特征和精调机制，计算出关节点依赖关系，最后划分到对应人体。实验表明，该模型与其他模型对比能够提高复杂场景下人体姿态估计的效果。 | |
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