【摘 要】
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人体姿态估计广泛应用于人体动作识别,人体动作的检测和跟踪,体育运动分析,人机交互等方面。由于人体复杂的结构和人体部位的灵活性,姿态估计是计算机视觉领域的困难问题。姿态估计目的是检测人体的不同部位,估计关节的关键点的坐标。然而,传统算法类似基于HOG特征的人体关键点检测算法,往往检测准确率较低。本文主要研究了基于深度学习的人体关键点检测算法,采用ResNet101层网络实现了对静态帧图像人体关键点的
【基金项目】
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陕西省自然科学基金重点项目（No.2017JZ020）；
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人体姿态估计广泛应用于人体动作识别,人体动作的检测和跟踪,体育运动分析,人机交互等方面。由于人体复杂的结构和人体部位的灵活性,姿态估计是计算机视觉领域的困难问题。姿态估计目的是检测人体的不同部位,估计关节的关键点的坐标。然而,传统算法类似基于HOG特征的人体关键点检测算法,往往检测准确率较低。本文主要研究了基于深度学习的人体关键点检测算法,采用ResNet101层网络实现了对静态帧图像人体关键点的检测,同时得到关键点的类别和坐标。首先构建ResNet101层模型,充分学习高维度的人体关键点的视觉特征,优化目标为使得分类误差和定位误差的总和最小;其次,改进关键点定位损失函数,使用huber损失函数代替MSE损失函数;最后实现基于关键点检测的人体摔倒状态检测。主要工作包括以下4个方面:（1）训练数据预处理和摔倒图像的收集。首先,对原始姿态检测库MPII数据进行预处理,通过裁剪,翻转,镜像等方式扩充原始单人姿态数据;其次,收集了真实生活中的摔倒图像,为摔倒检测提供数据基础。扩充后的数据,更符合ResNet101层网络的要求。（2）针对关键点定位不够准确和鲁棒性不够好的问题,提出了改进的关键点定位损失函数。文中完成了 3种不同ResNet模型的搭建,设计了 3种关键点定位损失函数,分别是均方差损失,光滑的L1损失,和huber损失函数,提高了关键点定位的准确性。（3）提出了一种简单的基于人体关键点检测的摔倒检测方法。首先基于ResNet检测人体关键点,以抽取人体姿态的4个角度特征;其次,研究了基于机器学习多种分类模型,包括SVM、KNN、决策树和随机森林模型,以进行摔倒的判断。（4）对所研究的算法进行了软件的实现。在Linux环境下,搭建了 tensorflow分布式深度学习平台,在GPU上进行ResNet模型的训练和测试。所开发的软件可以实现静态帧图像场景中的单个人体关键点检测,整个人体姿态估计以及摔倒的判断。
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