基于OpenPose实时健身动作检测系统
案例介绍
针对健身场景中用户动作不规范易导致受伤的痛点，开发了一套基于计算机视觉的实时动作检测系统。系统通过OpenPose提取人体关键点，后进一步优化为PointNet为基础的3D点云结合的系统，结合运动生物力学规则分析动作质量，实现深蹲、硬拉、卧推等10+健身动作的实时规范性判断，提供可视化与语音反馈。
【项目职责】
主要负责网络模型的算法部分。使用python语言，Pytorch框架，Openpose算法【代码量9000行】
为提升系统对复杂环境的鲁棒性和空间理解能力，进一步将关键点转换为3D点云表示，引入 PointNet 架构，实现动作在三维空间中的精确识别；
基于OpenPose实时健身动作检测系统
案例介绍
【项目描述】
针对健身场景中用户动作不规范易导致受伤的痛点，开发了一套基于计算机视觉的实时动作检测系统。系统通过OpenPose提取人体关键点，后进一步优化为PointNet为基础的3D点云结合的系统，结合运动生物力学规则分析动作质量，实现深蹲、硬拉、卧推等10+健身动作的实时规范性判断，提供可视化与语音反馈。
【项目职责】
主要负责网络模型的算法部分。使用python语言，Pytorch框架，Openpose算法【代码量9000行】
为提升系统对复杂环境的鲁棒性和空间理解能力，进一步将关键点转换为3D点云表示，引入 PointNet 架构，实现动作在三维空间中的精确识别；
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