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基于深度学习视频识别的人体姿态检测系统

 信息与通信工程学院

Human Micro-posture Change Detection System Based On Deep Learning

人体姿态识别目前最为广泛的应用是在于智能视频监控。智能视频监控与普通监控的区别主要在于将人体姿态识别技术嵌入视频服务器中,运用算法,识别、判断监控画面场景中的动态物体的行为,提取其中关键信息,依据规则自动做出判断,当出现异常行为时,及时向用户发出警报。但目前的人体姿态识别算法仍有较大改进空间,对细小姿态变化的识别精度不够。本项目通过改进现有基于深度学习的人体姿态识别算法,集中于人体微小姿态变化的动作识别,比如人的头部、颈部等部位细微变化的动作识别,目标是通过提升对人体微小动作变化的检测精度,为视频识别拓展更广泛的应用空间。

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项目负责人

徐茗2019级 数字媒体与设计艺术学院 工业设计

项目成员

牛芷漫2020级 数字媒体与设计艺术学院 数字媒体技术

李炳黔2020级 计算机学院(国家示范性软件学院) 计算机专业

陈俊卉2020级 人工智能学院 人工智能

指导老师

董辰信息与通信工程学院 教授

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该项目暂无荣誉
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