（toG）队列操练智能评分系统
案例介绍
1、将两阶段的三维人体姿态估计应用在队列操练的评分中，实现了从大华下级摄像头管理平台获取在线视频流，实时进行三维空间人体姿态的估计，通过动作分类和识别对队列操练进行智能评分的系统设计研发。该系统已部署到某单位用于队列操练的智能评分中。
2、两阶段的从骨架到三维人体姿态估计的算法设计与开发。采集了真实的队列操练的人体二维和三维坐标数据，训练二维人体骨架估计模型，实验了现有的二阶段深度学习模型，实现了对二维人体骨架遮挡情况下的补全和三维人体姿态估计。
3、基于向量的三维人体姿态估计损失函数的设计与开发，提高了该队列操练评分系统三维姿态估计的精度。
（toG）队列操练智能评分系统
案例介绍
开发建设了一套对队列操练的远程在线智能评分系统，使用RTMP实时视频流进行视频画面获取和展示，使用深度学习方法来解决对在线视频流进行二维人体姿态估计和从骨架进行三维人体姿态估计任务，并基于现有的方法进行改进。
1、将两阶段的三维人体姿态估计应用在队列操练的评分中，实现了从大华下级摄像头管理平台获取在线视频流，实时进行三维空间人体姿态的估计，通过动作分类和识别对队列操练进行智能评分的系统设计研发。该系统已部署到某单位用于队列操练的智能评分中。
2、两阶段的从骨架到三维人体姿态估计的算法设计与开发。采集了真实的队列操练的人体二维和三维坐标数据，训练二维人体骨架估计模型，实验了现有的二阶段深度学习模型，实现了对二维人体骨架遮挡情况下的补全和三维人体姿态估计。
3、基于向量的三维人体姿态估计损失函数的设计与开发，提高了该队列操练评分系统三维姿态估计的精度。
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