实时动作识别开源项目推荐
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Realtime-Action-Recognition 1. 项目基础介绍和主要编程语言
本项目是一个开源的实时动作识别系统，基于人体骨骼数据实现。项目链接：https://github.com/felixchenfy/Realtime-Action-Recognition.git。项目主要使用Python编程语言开发，依赖于TensorFlow等深度学习框架，同时使用了OpenPose库进行人体骨骼关键点检测。项目旨在通过机器学习技术实现对多个人的9种常见动作（站立、行走、跑步、跳跃、坐下、蹲下、踢腿、出拳、挥手）的实时识别。
2. 项目的核心功能
- 实时动作识别：通过采集视频流或图片序列，使用OpenPose算法提取人体骨骼关键点，进而实现对视频中人的动作的实时识别。
- 多帧识别算法：项目采用多帧数据来提取特征，以增加识别的准确性和稳定性。
- 特征提取：提取包括身体速度、归一化关节位置和关节速度在内的多种特征。
- 深度学习分类：使用三层的DNN（深度神经网络）对特征进行分类，以识别不同的动作。
- 实时结果显示：在识别到动作后，系统会在视频中实时显示对应动作的标签。
3. 项目最近更新的功能
根据项目的最新更新，以下是一些主要的新功能和改进：
- 代码重构：项目代码进行了重构，增加了更多注释，并将所有设置整合到了
config/config.yaml文件中，包括动作类别、文件输入输出、OpenPose设置等。 - 性能优化：对部分算法进行了优化，提高了系统运行的效率和识别的准确性。
- 文档完善：更新了项目的README文件，详细描述了项目的配置、运行和训练过程，使得用户更容易上手和使用项目。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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