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。