基于 MoveNet 和 TensorFlow Lite 的人体姿势分类
时间: 2025-05-21 16:54:16 浏览: 20
基于 **MoveNet** 和 **TensorFlow Lite** 的人体姿势分类是一项结合计算机视觉和深度学习技术的应用。以下是详细介绍:
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### 1. **什么是 MoveNet?**
MoveNet 是一种高效的人体关键点检测模型,能够实时识别人体的关键部位(如头部、肩膀、膝盖等)。该模型分为两个版本:
- **Lightning**: 更快的速度但略低精度,适用于资源受限设备。
- **Thunder**: 较高精度但速度稍慢,适合性能较强的硬件。
MoveNet 输出一组二维坐标表示身体各部分的位置信息(共 17 个关节点),这为后续的姿势分析奠定了基础。
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### 2. **TensorFlow Lite 的作用**
为了能够在移动设备或嵌入式系统上运行复杂的 AI 模型,Google 提供了轻量级框架 —— TensorFlow Lite (TFLite) 。它支持将训练好的机器学习模型转换成更小、更适合边缘计算的格式,同时保持较高的推理效率。
通过 TFLite ,我们可以部署 MoveNet 到 Android/iOS 应用程序甚至 Raspberry Pi 上去捕获用户的姿态特征。
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### 3. **人体姿势分类的工作流程**
#### (1)数据采集与预处理
首先需要收集各种静态或者动态动作的数据集,并标注好对应类别标签。例如瑜伽姿、“站立” vs “坐下”,等等。然后利用 OpenCV 或 MediaPipe 将图片转为人形骨架图序列作为输入样本给网络学习。
#### (2)提取骨骼特征向量
从 MoveNet 获得的所有关节位置形成一个多维数组 [x,y],再进一步简化归一化后成为固定长度矢量表达整个身势情况。
#### (3)构建分类器模型
选择合适的算法架构比如随机森林(Random Forest),SVM(Support Vector Machine),KNN(K Nearest Neighbor), 或者继续采用神经网路DL(Depth Learning) 方案,把前面步骤生成的姿态描述子送进去完成最终预测任务。
#### (4)优化及测试评估
最后经过多次迭代调整超参直至达到理想效果为止;另外也要考虑实际应用场景下的鲁棒性和泛化能力等因素影响结果好坏程度判断标准可以参照准确率(Precision)/召回率(Recall)/F-score 等指标衡量优劣水平高低差异所在之处各自侧重方面不同而已啦!
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### 示例代码片段
这里展示一个简单的例子说明如何加载 pre-trained model 并获取 pose landmarks:
```python
import tensorflow as tf
# 加载 TF-Lite 模型
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="movenet_lightning.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
def detect_pose(image):
input_tensor = preprocess_image(image) # 自己编写图像前处理函数
# 设置输入张量
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_tensor)
interpreter.invoke()
keypoints_with_scores = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
return keypoints_with_scores
```
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