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基于BlazePose和KNN的健身计数系统设计与实现
被引量:
1
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作者
孔亚琪
刘宇
《软件工程》
2023年第7期58-62,共5页
目前,健身动作的识别与计数受大模型的训练以及动作种类繁多等影响,少有实时性、准确性、稳定性等各方面均表现优异的健身动作识别与计数系统。该系统利用Blaze Pose进行动作识别,以满足健身动作识别的实时性和稳定性的要求,使用KNN算...
目前,健身动作的识别与计数受大模型的训练以及动作种类繁多等影响,少有实时性、准确性、稳定性等各方面均表现优异的健身动作识别与计数系统。该系统利用Blaze Pose进行动作识别,以满足健身动作识别的实时性和稳定性的要求,使用KNN算法实现动作的分类与计数功能,利用Tkinter实现交互式界面,使系统具备可交互性。该系统仅需较少的自采集数据集即可实现动作识别与计数功能,测试结果表明该系统达到95.5%的计数准确率和30 FPS的实时检测速度,可广泛应用于健身场所和线上健身平台。
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关键词
健身计数系统
动作识别
动作计数
自采集数据集
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职称材料
题名
基于BlazePose和KNN的健身计数系统设计与实现
被引量:
1
1
作者
孔亚琪
刘宇
机构
南京邮电大学教育科学与技术学院
出处
《软件工程》
2023年第7期58-62,共5页
基金
江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX22_0865)。
文摘
目前,健身动作的识别与计数受大模型的训练以及动作种类繁多等影响,少有实时性、准确性、稳定性等各方面均表现优异的健身动作识别与计数系统。该系统利用Blaze Pose进行动作识别,以满足健身动作识别的实时性和稳定性的要求,使用KNN算法实现动作的分类与计数功能,利用Tkinter实现交互式界面,使系统具备可交互性。该系统仅需较少的自采集数据集即可实现动作识别与计数功能,测试结果表明该系统达到95.5%的计数准确率和30 FPS的实时检测速度,可广泛应用于健身场所和线上健身平台。
关键词
健身计数系统
动作识别
动作计数
自采集数据集
Keywords
fitness counting system
pose recognition
pose counting
self-collected dataset
分类号
TP311.5 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于BlazePose和KNN的健身计数系统设计与实现
孔亚琪
刘宇
《软件工程》
2023
1
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