Detectron2和LSTM进行人体动作识别

1. 项目简介

本项目旨在开发一个人体动作识别系统，利用深度学习模型Detectron2和LSTM（长短时记忆网络）实现对视频中人体动作的精确识别与分类。项目背景是由于在现代智能监控、健康管理、体育分析等领域中，对人体动作的自动识别和分析需求日益增加。传统的计算机视觉方法在复杂环境下表现有限，而结合先进的深度学习模型能够在动态场景中捕捉细微的动作变化，从而提升识别准确率。本项目的主要目标是通过Detectron2进行人体关键点检测，将检测到的时序特征输入LSTM模型中，从而捕捉动作序列的时间依赖性并进行分类。Detectron2作为一个基于Mask R-CNN的深度学习模型，擅长对象检测和实例分割，能够准确定位人体的各个关键点，而LSTM则用于处理时间序列数据，学习动作随时间变化的模式。整体模型在训练数据集上进行训练后，能够对视频流中的每帧进行实时分析，从而实现对复杂人体动作的自动识别。项目应用场景广泛，包括智能监控、行为分析、体育动作指导及康复训练等，具备极高的实际应用价值。