【摘 要】
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全民健身国家战略的普及,越来越多智能产业与现代体育行业相互结合,推动体育行业高质量发展。为更好贴切国家政策,加快健身动作计数的应用落地,本文结合目标检测、姿态估计、计数算法等技术,构建健身动作的数据集,使用改进的YOLOv5s模型来检测人体信息,再融合POSENET姿态估计检测人体骨骼关键点,并依据不同健身动作设计相应计数算法,最终将上述技术以WEB智能应用展示。具体工作如下:（1）构建健身动作的
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全民健身国家战略的普及,越来越多智能产业与现代体育行业相互结合,推动体育行业高质量发展。为更好贴切国家政策,加快健身动作计数的应用落地,本文结合目标检测、姿态估计、计数算法等技术,构建健身动作的数据集,使用改进的YOLOv5s模型来检测人体信息,再融合POSENET姿态估计检测人体骨骼关键点,并依据不同健身动作设计相应计数算法,最终将上述技术以WEB智能应用展示。具体工作如下:（1）构建健身动作的图像数据集。通过实地拍摄或者网络爬虫等方式采集,采集后的数据进行图像筛选、标注、增强以及划分。（2）改进YOLOv5s模型。在原先YOLOv5s模型中增加5个改进模块,并进行单一实验、消融实验、传统实验对比以及综合实验分析,最终确定改进的YOLOv5s模块为SPPFCSPC结构、CBMA注意力机制、转置卷积以及解耦头模块的组合,以此提高模型精度。（3）实现健身动作的计数算法。主要由人体骨骼关键点确定和计数算法组成,人体骨骼关键点使用POSENET姿态估计模型来确定,并依据不同健身动作采用不同计数算法。（4）实现健身动作的智能计数应用。通过前端VUE框架以及后端Flask框架搭建WEB平台。实验结果表明,相比于原始YOLOv5s模型,改进模型的m AP＿0.5指标高出2.58%,达到96.89%;原始POSENET模型的m AP＿0.5在75%～95%,融合模型的m AP＿0.5在87%～93%,检测精度更加稳定;计数算法的误差角度调整在5°之内;WEB智能计数应用便捷操作,可观性非常强。
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