人体关键点捕捉下上肢运动姿态监测

不同运动的幅度、速度存在差异会导致肢体遮挡的发生,进而影响运动分析的准确性。为了处理具有时间动态特性的人体上肢运动模式,文中提出人体关键点捕捉下上肢运动姿态监测方法。采用Kinect v2设备获取人体运动时的深度图像信息,利用背景差分法分离出人体上肢的目标图像,将其输入至DFCRF-Net中,通过结合GCN和CNN,使用注意门机制和CRF推理,实现对人体上肢关键点的提取。将骨骼点坐标序列转换为角度时间序列后,采用DTW算法对实时上肢动作与标准模板进行相似度匹配,通过设定阈值判断运动姿态的规范性,实现上肢运动姿态的监测。实验结果表明,该方法在肩、肘、腕关键点的定位精度分别达到98.2%、96.5%、94.7%,监测结果与人体运动学规律高度吻合,证明了所提方法的有效性。

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本文档关键词:上肢,捕捉,姿态,人体,运动