文件名称：Individual_Project
文件大小：259.88MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-26 11:27:28
适用于体育馆环境的多目标原型运动追踪器 介绍 该项目的目的是通过使用现成的摄像机来跟踪个人，识别运动并计算在健身房环境中的重复次数，从而提出一种运动跟踪的新概念。 方法 人物识别 通过分析颜色直方图来完成人员识别。 当只有两个人在场并且穿着颜色差异很大的衣服时，该方法显示出几乎100％的准确性。 人1的HSV视图和颜色直方图 人2的HSV视图和颜色直方图 运动识别 运动识别是通过深度学习方法开发的，因为深度学习在识别和分类方面提供了最先进的性能。 在该项目中创建并训练了CNN模型，该模型显示出运动分类的准确性超过80％。 从图像中提取骨骼 卷积神经网络训练精度和损失图