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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明涉及人体姿态估计技术领域，尤其涉及一种康复训练场景下基于HRNet改进的EESP‑Pose方法，包括：S1：构建轻量的EESP模块；S2：将构建的EESP模块替换HRNet中的特征提取模块，并通过网络剪枝操作，对EESP模块构建的特征提取分支进行进一步轻量化，得到最终的网络模型；S3：读取COCO数据集，对数据集中含有人体注释的图片进行筛选，当该图片含有关键点信息认为是合法的数据，将其存储构成实验数据集；S4：加载COCO数据集到该网络模型中，对网络进行预训练，得到最优的训练模型，训练深度学习模型，得到检测准确度最高的权重。本发明使用ESPNetv2中EESP模块作为HRNet网络中的特征提取模块，对网络计算量进行简化的同时扩大感受野；对首次改进的网络结构简化，得到最终的网络模型。
主权项：1.一种康复训练场景下基于HRNet改进的EESP-Pose方法，其特征在于，具体步骤如下：S1：构建轻量的EESP模块；S2：将构建的EESP模块替换hrnet中的特征提取模块，并通过网络剪枝操作，对EESP模块构建的特征提取分支进行进一步轻量化，得到最终的网络模型；S3：读取COCO数据集，对数据集中含有人体注释的图片进行筛选，当该图片含有关键点信息认为是合法的数据，将其存储构成实验数据集；S4：加载COCO数据集到该网络模型中，对网络进行预训练，得到最优的训练模型，训练深度学习模型，得到检测准确度最高的权重；S5：将COCO数据集中的任一图片以及太极拳动作的图片输入到该网络模型中，得到图像的关键点检测图像；S6：根据步骤S5中人体骨骼关键点的坐标信息以及每个关键点的顺序可视化人体骨架图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种康复训练场景下基于HRNet改进的EESP-Pose方法
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