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基于改进CPMs和SqueezeNet的轻量级人体骨骼关键点检测模型被引量：4: 1; 作者强保华翟艺杰 +4 位作者陈金龙谢武郑虹王学文张世豪《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期1806-1811,共6页; 针对目前的人体骨骼关键点检测模型参数多、训练时间长和检测速度慢的问题,提出了一种将人体骨骼关键点检测模型CPMs与小型卷积神经网络模型SqueezeNet相结合的检测方法。首先,采用4个Stage的CPMs(CPMsStage4)对人物图像进行关键点检测... 展开更多; 关键词人体骨骼关键点检测人体姿态估计深度学习卷积神经网络轻量级 CPMS SqueezeNet; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于人体骨骼关键点的吸烟行为检测算法被引量：11: 2; 作者徐婉晴王保栋 +1 位作者黄艺美李金屏《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3602-3607,共6页; 针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为... 展开更多; 关键词吸烟行为检测人体骨骼关键点 AlphaPose RetinaFace YOLOv4; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于OpenPose-slim模型的人体骨骼关键点检测方法被引量：9: 3; 作者汪检兵李俊《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期3503-3509,共7页; 相较于2017年提出的在当时检测效果近乎最优的RMPE模型与Mask R-CNN模型,原用于人体骨骼关键点检测的OpenPose模型有着在保持精度近乎不变的情况下能大幅缩短检测周期的优势,但同时该模型也存在着参数共享率低、冗余度高、耗时长、模型... 展开更多; 关键词人体骨骼关键点检测姿态检测肢体 Dense连接机制序列式结构; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于AlphaPose模型的远距离行人头部姿态估计算法被引量：2: 4; 作者赵思源彭春蕾 +2 位作者张云刘海涛胡瑞敏《陕西科技大学学报》北大核心 2023年第2期191-198,共8页; 在公共场所的监控视频中,远距离的行人目标头部区域占比往往较小并且头部区域分辨率较低,仅靠目标检测算法和头部姿态估计模型检测并分类头部特征来判定头部姿态或注视方向存在较大难度.考虑到目前不同分辨率下的人体骨骼关键点估计算... 展开更多; 关键词远距离行人头部姿态估计注视方向估计人体骨骼关键点检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进CPMs和SqueezeNet的轻量级人体骨骼关键点检测模型被引量：4: 1; 作者强保华翟艺杰陈金龙谢武郑虹王学文张世豪; 机构广西可信软件重点实验室(桂林电子科技大学) 广西图像图形与智能处理重点实验室(桂林电子科技大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期1806-1811,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61762025) 广西重点研究发展计划项目(AB17195053,AB18126063) +1 种基金桂林科技发展计划项目(20180107-4)。; 文摘针对目前的人体骨骼关键点检测模型参数多、训练时间长和检测速度慢的问题,提出了一种将人体骨骼关键点检测模型CPMs与小型卷积神经网络模型SqueezeNet相结合的检测方法。首先,采用4个Stage的CPMs(CPMsStage4)对人物图像进行关键点检测;然后,在CPMs-Stage4中引入SqueezeNet的Fire Module网络结构,利用Fire Module结构大大压缩模型参数,得到一种新的轻量级人体骨骼关键点检测模型SqueezeNet15-CPMs-Stage4。在扩展的LSP数据集上的验证结果显示,与CPMs相比,SqueezeNet15-CPMs-Stage4模型在训练时间上减少86.68%,在单张图像检测时间上减少44.27%,准确率达到90.4%;与改进的VGG-16、DeepCut和DeeperCut三种参照模型相比,SqueezeNet15-CPMs-Stage4模型在训练时间、检测速度和准确率方面均是最优的。实验结果表明,所提模型不仅检测准确率高,而且训练时间短、检测速度快,能够有效降低人体骨骼关键点检测模型的训练成本。; 关键词人体骨骼关键点检测人体姿态估计深度学习卷积神经网络轻量级 CPMS SqueezeNet; Keywords human skeleton key point detection human pose estimate deep learning Convolutional Neural Network(CNN) lightweight Convolutional Pose Machines(CPMs) SqueezeNet; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于人体骨骼关键点的吸烟行为检测算法被引量：11: 2; 作者徐婉晴王保栋黄艺美李金屏; 机构济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室(济南大学) 山东省“十三五”高校信息处理与认知计算重点实验室(济南大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期3602-3607,共6页; 基金山东省重点研发计划项目(2017CXGC0810)。; 文摘针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为之间的关系来进行吸烟行为检测的算法。该算法首先利用AlphaPose和RetinaFace分别检测出人体骨骼关键点和脸部关键点信息,根据手腕到两嘴角中点和手腕到同侧眼睛的距离之比,提出一种计算人体的吸烟动作比例(SAR)是否属于吸烟动作黄金比例(GRSA)的方法以区分吸烟与非吸烟行为;再利用YOLOv4检测视频中是否存在烟头;最后结合GRSA判定和YOLOv4的结果来确定视频中存在吸烟行为的可能性高低,作出是否有吸烟行为的判定。经过笔者录制的数据集测试,结果表明所提算法可以准确检测到吸烟行为,准确率达到92%。; 关键词吸烟行为检测人体骨骼关键点 AlphaPose RetinaFace YOLOv4; Keywords smoking behavior detection key points of human skeleton AlphaPose RetinaFace YOLOv4; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于OpenPose-slim模型的人体骨骼关键点检测方法被引量：9: 3; 作者汪检兵李俊; 机构武汉科技大学计算机科学与技术学院智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学); 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期3503-3509,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61572381) 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室基金资助项目(znxx2018QN06)~~; 文摘相较于2017年提出的在当时检测效果近乎最优的RMPE模型与Mask R-CNN模型,原用于人体骨骼关键点检测的OpenPose模型有着在保持精度近乎不变的情况下能大幅缩短检测周期的优势,但同时该模型也存在着参数共享率低、冗余度高、耗时长、模型规模太大等问题。针对上述问题,提出了新的OpenPose-slim模型。该模型减小网络宽度,减少卷积块层数,将原并列式结构改成序列式结构并于内模块加入Dense连接机制,其处理过程主要分为3个模块:1)关键点定位模块,检测出人体骨骼关键点的位置坐标;2)关键点联系模块,把关键点位置连接成肢体;3)肢体匹配模块,进行肢体匹配得到人体轮廓。每一个处理阶段之间关联紧密。在MPII数据集、COCO数据集和AI Challenger数据集上的实验结果表明,所提模型使用4个定位模块和2个联系模块,并于每一个模块内部使用Dense连接机制是最佳结构,与OpenPose模型相比,在保持检测精度基本不变的基础上,测试周期缩短为原来的近1/6,参数量缩小了近50%,模型规模缩小为近1/27。; 关键词人体骨骼关键点检测姿态检测肢体 Dense连接机制序列式结构; Keywords human skeleton key point detection attitude detection limb Dense connection mechanism sequential structure; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于AlphaPose模型的远距离行人头部姿态估计算法被引量：2: 4; 作者赵思源彭春蕾张云刘海涛胡瑞敏; 机构西安电子科技大学网络与信息安全学院广西产研院人工智能与大数据应用研究所有限公司; 出处《陕西科技大学学报》北大核心 2023年第2期191-198,共8页; 基金国家自然科学基金项目(U22A2035,62276198) 广西自然科学基金重点项目(粤桂联合基金项目)(2021GXNSFDA075011)。; 文摘在公共场所的监控视频中,远距离的行人目标头部区域占比往往较小并且头部区域分辨率较低,仅靠目标检测算法和头部姿态估计模型检测并分类头部特征来判定头部姿态或注视方向存在较大难度.考虑到目前不同分辨率下的人体骨骼关键点估计算法越来越成熟,本研究提出一种利用骨骼关键点和头部姿态之间的关系来进行远距离行人的头部姿态估计算法.该算法首先利用AlphaPose模型检测出二维人体骨骼关键点的全局坐标值,然后根据部分骨骼关键点的坐标值计算出头部朝向象限角度,最后根据预设角度范围计算并可视化出视线落点.目前,尚没有公开发布的可用于远距离行人头部姿态估计的数据集,因此本文建立了一个远距离行人头部姿态系统,以对现有的数据集进行标注,并利用标注的数据集对提出的方法进行测试.结果表明,本文提出的算法可以较精准地判定到远距离行人的头部姿态和注视方向,准确率达到69.7%.; 关键词远距离行人头部姿态估计注视方向估计人体骨骼关键点检测; Keywords long-distance head pose estimation gaze direction estimation human skeleton keypoints detection; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进CPMs和SqueezeNet的轻量级人体骨骼关键点检测模型	强保华翟艺杰陈金龙谢武郑虹王学文张世豪	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于人体骨骼关键点的吸烟行为检测算法	徐婉晴王保栋黄艺美李金屏	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2021	11	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于OpenPose-slim模型的人体骨骼关键点检测方法	汪检兵李俊	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2019	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于AlphaPose模型的远距离行人头部姿态估计算法	赵思源彭春蕾张云刘海涛胡瑞敏	《陕西科技大学学报》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料