33、深度学习助力：瑜伽学习与太阳能光伏最大功率点追踪技术解析

深度学习助力：瑜伽学习与太阳能光伏最大功率点追踪技术解析

一、深度学习在瑜伽学习应用中的探索

在利用深度学习开发瑜伽学习应用时，为了让模型更准确地识别瑜伽体式，需要考虑多方面因素来构建数据集。
1. 多样化数据集构建
- 环境与特征丰富 ：不同的背景、环境、着装和状态都会影响模型对特征点的准确识别。例如，图4展示了在不同环境中练习Virabhadrasana体式的情况，将这些常见的可能练习环境的图像添加到所有体式的数据集中。甚至包含孕妇练习瑜伽的图像，这也是一个会影响模型性能的特殊特征。
- 多视角图像纳入 ：用户在相机前练习瑜伽时，不应局限于特定视角，模型应能无论用户朝向相机的角度如何，都能检测到瑜伽姿势和身体部位。因此，数据集包含了约2400张18种瑜伽姿势的图像，每种姿势有三种不同的视角，即正面、左侧和右侧。同时，在大量图像中添加了噪声成分，使算法能在低光照和高噪声环境中工作。
2. 模型架构与训练
- 两步式方法 ：利用数据集的方法分为两步。首先实时识别用户正在练习的瑜伽体式，然后算法评估用户姿势相对于该体式理想姿势的正确性。
- 分类算法训练 ：使用包含18种体式的数据集训练分类算法，由于每种体式有多个视角，总类别数达到31个。对Xception、ResNet - 50、VGG16和VGG19四种不同的深度学习模型进行修改和训练，其中VGG16表现最佳，验证准确率达到87.6%。这些模型的修改方式是将顶层替换为全局平均池化层和