基于人体姿态估计的手机使用状态监控

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智能手机的日益普及给人们带来便捷的同时也带来了不少的隐患,在一些特定的场景下需要对手机的使用进行监控和限制.本文设计了一套手机使用状态监控系统,先采用YOLOv3检测图像中的人体,然后通过Open Pose姿态估计算法获得人体关节点,再通过YOLOv3判断手部区域是否有手机,最后通过神经网络分类器识别当前的手机使用状态.系统的应用测试表明该方案具有良好的检测与识别效果,能够满足相关场景的应用需求.
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