基于改进YOLO V7的校园人体姿态识别

校园人体姿态检测对于监管人员快速识别人体行为,保证校园稳定具有重要意义。针对目前校园人体姿态识别主要依赖人工,效率低下的问题,提出一种基于改良的YOLO V7快速检测模型。首先引入尺寸大小自适应输入模块对输入图像进行标准化和归一化处理,提高模型的适应能力;然后将YOLO V7模型进行剪枝处理提高检测效率;再定义了19个关节点作为人体姿态的特征点,最后使用关节点匹配模块提高关节点匹配的准确率。经过实验,模型可以每秒检测44张图像,检测精度在mAP@0.5时可以达到0.955,相较于原始的YOLO V7检测速率和精度均有所提升。