基于改进YOLOv7-Pose网络综合体测计数算法

作     者：孟丹 单巍 慕灯聪 李峥 MENG Dan;SHAN Wei;MU Dengcong;LI Zheng

作者机构：淮北师范大学物理与电子信息学院安徽淮北235000 智能计算及应用安徽省重点实验室安徽淮北235000 

基　　金：安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2020A0027,2022AH050392) 安徽省新时代育人质量工程项目(2023lhpysfjd044) 安徽省教育厅质量工程教学研究项目(2022jyxm1387) 

出 版 物：《淮北师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huaibei Normal University：Natural Sciences)

年 卷 期：2024年第45卷第4期

页      码：73-78页

摘      要：针对体测项目中引体向上和仰卧起坐计数效率及准确率低问题,设计基于改进YOLOv7-Pose网络综合体测计数算法。该算法通过检测人体关键点数据来计算肢体关节角度,设定阈值判断动作是否达标并实现计数。针对应用场景,将网络检测重点放在人体姿态中大目标上,删除小目标感受野模块和面部关键点,减小模型规模,提高实时性,以便移植到便携设备中;在原始YOLO7-Pose网络中引入SE注意力机制模块,提高模型特征提取能力;为最小化预测边界框和真实边界框的高度和宽度差异,使网络有更快收敛速度和更好定位结果,用EIoU替换原网络中的CIoU损失函数。在COCO数据集上实验结果表明,改进后的算法模型mAP@0.5提高了0.9个百分点,FPS显著提升,计数准确率均达到98%以上,满足体测场景对计数准确率的要求。

主 题 词：人体关键点检测 SE注意力机制 引体向上计数 仰卧起坐计数 YOLOv7-Pose 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.2096-8248.2024.04.014

馆 藏 号：203155792...