一种基于深度学习的三维高效人体坐姿识别方法

本发明适用于坐姿识别技术领域，提供了一种基于深度学习的三维高效人体坐姿识别方法，包括以下步骤：录制视频数据，对视频中的图像都先使用blazepose进行3d姿态估计，提取三维关键点坐标；再将得到的关键点坐标随机抖动和镜像翻转进行数据增强，扩大数据集；构建基于点云模型的KpointNet模型；对KpointNet模型进行训练，生成训练模型；最后对训练好的模型进行测试，并应用于实践中。本发明可以从RGB图像中获取更丰富的空间信息，提高了信息维度；基于点云模型修正的KpointNet模型提高了网络模型的推理利用率，有着更好的准确率，直接对三维关键点数据进行学习，有更高效的数据利用率，本发明可以三维高效的识别人体坐姿类别，及时纠正不良坐姿，预防潜在的健康风险。