识别并统计视频中人物跳绳次数、俯卧撑次数之类动作次数可以用哪些方法或模型

Question

想问下，识别并统计视频中人物跳绳次数、俯卧撑次数之类动作次数可以用哪些方法或模型，数据集从哪来，具体的步骤什么？

Answer 1

参考通义千问和郭老师的小迷弟雅思莫了-编写提供，主要是为了帮助您快速解决问题，如下回答，您可以参考下，如有问题，评论区留言。

识别并统计视频中人物执行特定动作（如跳绳、俯卧撑）的次数，通常可以采用深度学习中的视频动作识别和计数方法。以下是一种典型的技术路线及步骤：

1. 数据集准备：

   • 用于训练和测试的动作识别模型需要有相应的标注数据集，其中包含人物执行这些动作的视频片段，并且每个片段都被准确地标记出动作类别和起止时间点。
   • 相关的数据集可能包括但不限于Kinetics、UCF101、HMDB51等大型动作识别数据集，但针对特定动作如跳绳和俯卧撑，可能需要自定义数据集或者在现有数据集中筛选合适的部分。

2. 模型选择与训练：

   • 使用3D卷积神经网络（如C3D、I3D、R(2+1)D、SlowFast等）进行动作识别，因为它们能够捕捉到视频帧之间的时间信息。
   • 对于动作计数任务，可能需要在动作识别的基础上增加计数模块，或者设计特定的时序分析模型来估计连续动作发生的频率。

3. 动作识别：

   • 首先对输入的视频进行预处理，包括剪辑成适当长度的片段、进行光流计算（对于Two-Stream架构）、标准化等操作。
   • 将预处理后的视频片段送入训练好的模型中，模型将输出每段视频属于各个动作类别的概率分布。
   • 根据概率最高的动作类别判断当前视频片段是否包含目标动作。

4. 动作计数：

   • 对识别出的目标动作片段进一步分析，可以通过检测动作开始和结束的边界点，或者通过连续帧之间的相似性变化来进行计数。
   • 可以利用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）来追踪动作序列，并通过门控机制实现计数功能。
   • 对于周期性动作（如跳绳），还可以通过周期检测算法来辅助计数。

5. 后处理与验证：

   • 根据模型预测结果，结合实际应用场景调整阈值，过滤掉误检结果。
   • 最后统计得到的动作发生次数需经过人工校验或交叉验证来确保准确性。

6. 应用部署：

   • 将训练好的模型集成到应用系统中，实时或离线地处理用户上传的视频内容，输出统计结果。

总结来说，从获取标注数据集开始，到模型训练、动作识别以及动作计数的实现，整个流程涉及多个深度学习和计算机视觉技术的综合运用。同时，由于这类任务的具体细节复杂度较高，可能还需要根据实际情况调整和优化算法方案。