Нейросеть

Улучшение оценки поз людей с YOLO-Pose на основе базы данных OU-ISIR для анализа походки (Курсовая)

Нейросеть для курсовой работы Гарантия уникальности Строго по ГОСТу Высочайшее качество Поддержка 24/7

Курсовая работа посвящена усовершенствованию системы YOLO-Pose для более точной оценки поз нескольких людей, используя данные из базы OU-ISIR. Исследование сосредоточено на повышении точности определения координат ключевых точек скелета, что позволит более детально анализировать походку человека. В работе также рассматриваются методы адаптации YOLO-Pose к специфическим особенностям данных OU-ISIR.

Проблема:

Существует проблема неточной оценки поз людей при использовании YOLO-Pose, особенно в условиях сложного окружения и при наличии нескольких людей в кадре. Необходимо разработать методы улучшения алгоритма YOLO-Pose для повышения точности и надежности оценки поз.

Актуальность:

Актуальность исследования обусловлена растущим интересом к системам компьютерного зрения для анализа поведения человека, в частности, походки. Точная оценка поз является критическим компонентом для таких приложений, как системы безопасности, реабилитация и спортивный анализ. Предложенные улучшения могут значительно повысить эффективность данных систем.

Цель:

Целью данной курсовой работы является разработка и реализация улучшенной версии YOLO-Pose для более точного определения поз людей с использованием базы данных походки OU-ISIR.

Задачи:

  • Обзор существующих методов оценки поз на основе YOLO и других архитектур.
  • Анализ базы данных OU-ISIR и выявление ее особенностей для анализа походки.
  • Разработка модификаций YOLO-Pose для повышения точности оценки поз.
  • Реализация разработанных модификаций и их тестирование.
  • Сравнение результатов с базовой версией YOLO-Pose и другими методами.
  • Анализ полученных результатов и формулировка выводов.

Результаты:

Ожидается, что в результате работы будет разработана более точная и эффективная версия YOLO-Pose для оценки поз людей, адаптированная к данным OU-ISIR. Полученные результаты могут быть использованы для разработки систем анализа походки и других приложений компьютерного зрения.

Наименование образовательного учреждения

Курсовая

на тему

Улучшение оценки поз людей с YOLO-Pose на основе базы данных OU-ISIR для анализа походки

Выполнил: ФИО

Руководитель: ФИО

2026 год.

Содержание

  • Введение 1
  • Обзор существующих методов оценки поз 2
    • - Обзор архитектуры YOLO и ее модификаций 2.1
    • - Анализ современных методов оценки поз на основе ключевых точек 2.2
    • - Обзор баз данных для оценки поз, включая OU-ISIR 2.3
  • Адаптация YOLO-Pose для анализа походки на основе OU-ISIR 3
    • - Предобработка данных OU-ISIR для YOLO-Pose 3.1
    • - Модификация архитектуры YOLO-Pose 3.2
    • - Оптимизация обучения и оценка модели 3.3
  • Экспериментальная оценка и анализ результатов 4
    • - Описание экспериментальной установки и данных 4.1
    • - Метрики оценки производительности 4.2
    • - Результаты и сравнительный анализ 4.3
  • Заключение 5
  • Список литературы 6

Введение

Содержимое раздела

Введение в проблематику оценки поз людей с помощью алгоритмов компьютерного зрения, уделяя особое внимание подходу YOLO-Pose. Описывается актуальность задачи, ее практическое применение в различных областях, таких как системы видеонаблюдения, спортивная аналитика и медицинская диагностика. Также рассматривается база данных OU-ISIR, ее структура и возможности для анализа походки, а также формулируются цели и задачи исследования, обосновывается его новизна и практическая значимость.

Обзор существующих методов оценки поз

Содержимое раздела

В данном разделе рассматриваются существующие методы оценки поз, в частности, архитектуры, основанные на алгоритмах YOLO и его модификациях. Анализируются основные компоненты YOLO-Pose, включая архитектуру нейронной сети, функции потерь и методы оптимизации. Обсуждаются преимущества и недостатки различных подходов к оценке поз, а также сравнительный анализ их производительности на различных базах данных, таких как COCO и собственные наборы данных. Также рассматривается использование баз данных походки (например, OU-ISIR) в контексте задач оценки поз.

    Обзор архитектуры YOLO и ее модификаций

    Содержимое раздела

    Подробное рассмотрение архитектуры YOLO, ее принципов работы и эволюции от первоначальной версии до YOLO-Pose. Анализируются основные улучшения и модификации, внесенные в различные версии YOLO, направленные на повышение точности и скорости обнаружения объектов и оценки поз. Особое внимание уделяется специфике YOLO-Pose: методы выделения ключевых точек и способы обработки данных о позах.

    Анализ современных методов оценки поз на основе ключевых точек

    Содержимое раздела

    Изучение различных подходов к оценке поз на основе ключевых точек, включая методы прямого предсказания координат, использование карт тепловых активаций (heatmaps) и методы, основанные на совместном анализе объектов и поз. Рассматриваются различные метрики оценки качества, такие как PCK, AUC и mAP, используемые для сравнения производительности различных алгоритмов оценки поз. Также рассматриваются методы обучения с подкреплением для улучшения оценки поз.

    Обзор баз данных для оценки поз, включая OU-ISIR

    Содержимое раздела

    Рассмотрение существующих баз данных для оценки поз, таких как COCO, MPII и LSP, их особенности и применимость к различным задачам. Детальный анализ базы данных OU-ISIR, ее структуры, параметров и пригодности для анализа походки. Рассматриваются особенности данных OU-ISIR и их влияние на процесс оценки поз, а также методы предобработки данных.

Адаптация YOLO-Pose для анализа походки на основе OU-ISIR

Содержимое раздела

В данном разделе рассматриваются методы адаптации YOLO-Pose для повышения точности оценки поз на базе данных OU-ISIR. Анализируются особенности данных OU-ISIR и способы их учета при разработке модификаций YOLO-Pose. Рассматриваются методы оптимизации архитектуры сети, выбора функции потерь и настройки параметров обучения для достижения максимальной производительности. Также проводится оценка влияния различных факторов на точность оценки поз.

    Предобработка данных OU-ISIR для YOLO-Pose

    Содержимое раздела

    Описание процесса предобработки данных OU-ISIR, включая методы нормализации, аугментации и сегментации изображений. Рассматриваются методы выделения кадра из видеопоследовательности и подготовки данных для обучения модели. Описываются методы обработки данных для повышения качества обучения модели и улучшения ее обобщающей способности.

    Модификация архитектуры YOLO-Pose

    Содержимое раздела

    Предлагаются модификации архитектуры YOLO-Pose для улучшения точности оценки поз на данных OU-ISIR. Рассматриваются различные подходы, такие как изменение структуры слоев, добавление новых слоев или применение механизмов внимания. Обсуждается выбор оптимальной архитектуры для конкретной задачи, а также обосновывается выбор данных модификаций.

    Оптимизация обучения и оценка модели

    Содержимое раздела

    Рассматриваются методы оптимизации процесса обучения модели, включая выбор функции потерь, оптимизатора и параметров обучения. Обсуждаются вопросы настройки скорости обучения, размера батча и количества эпох. Проводится оценка производительности модели на тестовых данных, с использованием различных метрик, таких как PCK, AUC и mAP. Анализируются результаты и делаются выводы.

Экспериментальная оценка и анализ результатов

Содержимое раздела

В данном разделе представлены результаты экспериментальной оценки разработанной модели YOLO-Pose с учетом модификаций. Описывается методология проведения экспериментов, включая выбор метрик оценки, настройку параметров и используемые наборы данных. Анализируются полученные результаты, проводится сравнительный анализ с другими методами и базовой версией YOLO-Pose, выявляются преимущества и недостатки разработанного подхода. Обсуждаются возможные причины полученных результатов и пути их улучшения.

    Описание экспериментальной установки и данных

    Содержимое раздела

    Детальное описание экспериментальной установки, включая используемое оборудование, программное обеспечение и параметры настройки. Описывается используемый набор данных OU-ISIR, его структура и особенности. Представлены примеры изображений и видео, используемых в экспериментах, а также методы подготовки данных для тестирования.

    Метрики оценки производительности

    Содержимое раздела

    Определение и описание метрик оценки производительности, используемых для измерения точности и надежности разработанной модели. Рассматриваются различные метрики, такие как PCK, AUC, mAP, precision и recall, их преимущества и недостатки. Обосновывается выбор метрик для конкретной задачи, а также способы их расчета.

    Результаты и сравнительный анализ

    Содержимое раздела

    Представление результатов экспериментальной оценки, включая графики, таблицы и визуализации. Проводится сравнительный анализ с базовой версией YOLO-Pose и другими методами, используемыми для оценки поз. Анализируются полученные данные, выявляются преимущества и недостатки разработанной модели, а также формулируются выводы о ее производительности.

Заключение

Содержимое раздела

В заключении подводятся итоги проделанной работы, обобщаются основные результаты и достижения. Оценивается эффективность разработанной модификации YOLO-Pose для оценки поз людей, анализируются преимущества предложенного подхода по сравнению с существующими методами. Формулируются выводы о достижении поставленной цели, а также обсуждаются перспективы дальнейших исследований и возможные направления развития. Предлагаются рекомендации по практическому применению полученных результатов.

Список литературы

Содержимое раздела

Список использованной литературы, включающий публикации, научные статьи, книги и другие источники, использованные при выполнении курсовой работы. Список оформлен в соответствии с требованиями к цитированию и оформлению списков литературы, принятыми в научной среде. Обеспечивается соответствие используемых цитат и источников, что подтверждает корректность и обоснованность представленных результатов исследования.

Получи Такую Курсовую

До 90% уникальность
Готовый файл Word
Оформление по ГОСТ
Список источников по ГОСТ
Таблицы и схемы
Презентация

Создать Курсовая на любую тему за 5 минут

Создать

#5903054