编号：A719
大小：522M
环境：Python3.7.4、OpenCV4.9、torch1.8.1
简介：使用lei2摔倒数据集进行训练。可对康复训练病人摔倒，站立，走，平躺等7种行为检测：用yolov5进行人的侦测，再用SPPE（Alphapose）进行骨架提取，再用连续30帧的ST-GCN进行行为识别。针对原动作训练数据集代码进行修改：可标定自建动作数据集以及lei2数据集(可更换模型）行为识别精度90%以上，帧率22帧，不卡顿
运行展示
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本地视频
测试界面
run Actionsrecognition\train.py
配套文件
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文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
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索炜达.猿创 » 深度学习之基于YOLOv5人体姿态识别的康复训练动作矫正系统(PyQt5++数据集+训练代码)
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