一种轻量化实时人体姿势检测模型研究与应用

传统的OpenPose模型在人体姿势检测方面精度较好但速度较慢。为了在保证检测精度的前提下加快检测速度、缩小模型,在传统OpenPose模型基础上,使用添加二阶项融合的残差网络提取底层特征,再通过L1范数权值对训练后的模型进行权值修剪,提出了改进型OpenPose模型。实验结果表明,在检测精度大致等同原模型情况下,模型大小缩小至约8%,参数减少近83%,检测速度提升约5倍。将改进的OpenPose模型应用到仰卧起坐体育健康测试中,结果表明该模型对仰卧起坐动作检测精度达到97%。