公开(公告)号：CN116681982A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310529518.3

申请日：2023-05-11

Applicant: 中国民用航空飞行学院

Inventor： 寇月 ,  李海 ,  杨鸣亮 ,  刘广春 ,  潘俊祥

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V40/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于深度残差网络与迁移学习的健身瑜伽动作识别方法，包括如下步骤：采集健身瑜伽动作图像数据，构成数据集；对数据集中的数据进行预处理；将处理后的数据集划分为训练集和测试集；构建基于ResNet34的深度迁移学习网络，并将已有的预训练权重输入到ResNet34网络进行训练，得到基于迁移学习的模型；将训练集输入到模型中进行模型训练和参数调参，得到最优模型；将测试集数据输入到最优模型，输出健身瑜伽动作识别结果。本发明将深度残差网络和迁移学习模型相结合进行健身瑜伽动作的智能识别，优化网络模型后准确率达到94.57％，训练损失降至0.0508，训练时间成本仅为3.3s/it。