轻量级GCN人体运动骨骼数据识别方法

“健康中国”建设上升为国家战略,体育锻炼逐渐融入人们的日常生活中,逐渐被赋予更高的意义与价值.与此同时,伴随着科技的进步与飞速发展,融合AI算法的智能体育运动类软件及相关技术,引起众多研究人员的关注.传统的运动类软件采用视频或记录的方式,缺少与人体的智能互动和对力量练习(无氧运动)的监控与管理.为解决人体运动动作智能识别的问题,设计添加注意力机制的轻量级GCN模型,并成功应用于人体动作识别任务中.所设计的轻量级GCN,一方面简化了网络结构;另一方面,融合图注意力机制和多通道注意力模块.通过设计对比实验所得研究结果表明,该模型能够实现对人体动作的准确提取及识别,在推动体育运动智能化发展方面具有重要意义.