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基于BlazePose模型和KNN算法的消防体能训练识别系统设计
1
作者
李怀义
李如晗
孙红霞
《人工智能》
2023年第3期89-97,共9页
体能训练是提高消防员战斗力的重要途径之一,特别是对长时间处于灭火救援工作一线的消防员而言,体能训练的质量直接影响消防单位的整体战斗力。由于体能训练标准严格,受训消防员数量远超教员数量,针对消防员力量的体能训练不够充分。本...
体能训练是提高消防员战斗力的重要途径之一,特别是对长时间处于灭火救援工作一线的消防员而言,体能训练的质量直接影响消防单位的整体战斗力。由于体能训练标准严格,受训消防员数量远超教员数量,针对消防员力量的体能训练不够充分。本文基于机器学习算法设计了消防体能训练识别系统,可以实现多种体能动作实时姿势的自动分类及计数功能。本文将体能训练问题转化为计算机视觉领域的人体姿态识别研究,利用BlazePose模型与KNN算法结合构建体能识别模型,通过提取关键点特征向量进行动作二分类,以实现动作计数功能;通过PCA降维实现体能多分类,模型准确率最高可达到98.19%,分类结果稳定可靠。
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关键词
BlazePose模型
KNN算法
人体姿态识别
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职称材料
题名
基于BlazePose模型和KNN算法的消防体能训练识别系统设计
1
作者
李怀义
李如晗
孙红霞
机构
应急管理部消防救援局昆明训练总队
电子科技大学
西南交通大学
出处
《人工智能》
2023年第3期89-97,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFC3005702)。
文摘
体能训练是提高消防员战斗力的重要途径之一,特别是对长时间处于灭火救援工作一线的消防员而言,体能训练的质量直接影响消防单位的整体战斗力。由于体能训练标准严格,受训消防员数量远超教员数量,针对消防员力量的体能训练不够充分。本文基于机器学习算法设计了消防体能训练识别系统,可以实现多种体能动作实时姿势的自动分类及计数功能。本文将体能训练问题转化为计算机视觉领域的人体姿态识别研究,利用BlazePose模型与KNN算法结合构建体能识别模型,通过提取关键点特征向量进行动作二分类,以实现动作计数功能;通过PCA降维实现体能多分类,模型准确率最高可达到98.19%,分类结果稳定可靠。
关键词
BlazePose模型
KNN算法
人体姿态识别
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BlazePose模型和KNN算法的消防体能训练识别系统设计
李怀义
李如晗
孙红霞
《人工智能》
2023
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