典型文献
基于ResNet50对地震救援中人体姿态估计的研究
文献摘要：
调查发现,地震中死亡人数增加的原因主要是错过救援的黄金时间,因此可通过救援无人机自动对受灾人员进行行为识别与状态分析.人体姿态估计是指对图像中人体关节点和肢体进行检测的过程,在人机交互和行为识别应用中起着重要的作用,然而由于背景复杂、肢体被遮挡等因素导致标注人体关节点和肢体十分困难.因此提出一种结合ResNet50及CPM的模型,该模型通过获取图像特征和精调机制,计算出关节点依赖关系,最后划分到对应人体.实验表明,该模型与其他模型对比能够提高复杂场景下人体姿态估计的效果.
文献关键词：
神经网络;人体姿态估计;ResNet50;亲和度向量场;地震救援
中图分类号：
作者姓名：
邬春学;贺欣欣
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]邬春学;贺欣欣-.基于ResNet50对地震救援中人体姿态估计的研究)[J].网络安全与数据治理,2022(03):50-58,70
A类：
亲和度向量场
B类：
ResNet50,地震救援,人体姿态估计,震中,死亡人数,错过,黄金时间,受灾,行行,行为识别,状态分析,人体关节点,人机交互,遮挡,十分困难,CPM,图像特征,精调,调机,节点依赖,依赖关系,分到,模型对比,比能,复杂场景
AB值：
0.327998
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