| 基于ResNet50對地震救援中人體姿態估計的研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：1127 K | |
| 標簽： 神經網絡 人體姿態估計 ResNet50 | |
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| 文檔介紹：調查發現，地震中死亡人數增加的原因主要是錯過救援的黃金時間，因此可通過救援無人機自動對受災人員進行行為識別與狀態分析。人體姿態估計是指對圖像中人體關節點和肢體進行檢測的過程，在人機交互和行為識別應用中起著重要的作用，然而由于背景復雜、肢體被遮擋等因素導致標注人體關節點和肢體十分困難。因此提出一種結合ResNet50及CPM的模型，該模型通過獲取圖像特征和精調機制，計算出關節點依賴關系，最后劃分到對應人體。實驗表明，該模型與其他模型對比能夠提高復雜場景下人體姿態估計的效果。 | |
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