Yolov5+Openpose:实现人体动作识别行为算法

作者:蛮不讲李2024.02.16 18:06浏览量:7

简介:本文将介绍如何结合Yolov5和Openpose,利用计算机视觉技术实现人体动作识别。我们将首先简要介绍Yolov5和Openpose,然后阐述如何将两者结合起来,并通过实例展示其应用。

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一、Yolov5和Openpose简介

  1. Yolov5: Yolov5是一个目标检测算法,它使用深度学习技术来识别图像中的物体。相比于其他目标检测算法,Yolov5具有较高的准确率和较快的运行速度。

  2. Openpose: Openpose是一个用于多人多体位姿估计的开源算法。它能够从视频中提取出人体的2D关节点位置,从而实现对人体动作的识别。

二、结合Yolov5和Openpose实现人体动作识别

将Yolov5和Openpose结合起来,可以同时实现人体动作识别和目标检测。具体步骤如下:

  1. 数据预处理:首先,我们需要对输入的图像进行预处理,包括缩放、裁剪和归一化等操作。

  2. 目标检测:使用Yolov5对预处理后的图像进行目标检测,识别出图像中的人体。

  3. 人体姿态估计:对于检测到的人体,使用Openpose提取其2D关节点位置。

  4. 动作识别:根据提取出的关节点位置,使用机器学习或深度学习算法对人体的动作进行分类。

三、实例应用

为了更好地说明如何实现这一过程,我们使用Keras和TensorFlow构建了一个简单的模型。模型输入是关节点位置的特征向量,输出是动作的类别。在训练过程中,我们使用了CIFAR-10数据集,并采用了Adam优化器和交叉熵损失函数。训练过程中,我们采用了早停策略来防止过拟合,并取得了较好的分类效果。

此外,我们还实现了一个可视化工具,可以将输入的图像、检测到的人体以及提取出的关节点位置显示出来。这有助于我们更好地理解算法的运行过程和结果。

四、结论

通过结合Yolov5和Openpose,我们可以实现人体动作识别。这种方法不仅可以检测图像中的人体,还可以对人体的动作进行分类。在实际应用中,这种算法可以用于监控、运动分析、人机交互等领域。未来,我们可以进一步优化算法的性能,提高识别的准确率,使其更好地服务于各种实际场景。

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