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2025-03-22 发布于广东
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利用PCNet技术实现人体姿态精准估计.docx

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利用PCNet技术实现人体姿态精准估计

利用PCNet技术实现人体姿态精准估计（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

PCNet技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

人体姿态估计技术分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

3.1传统人体姿态估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.2深度学习在人体姿态估计中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.3人体姿态估计的关键问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

PCNet在人体姿态估计中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

4.1PCNet与人体姿态估计的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.2PCNet在人体姿态估计中的具体实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.3实现流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

5.1数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

5.2实验平台与环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.3评价指标与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

6.1实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

6.2性能比较与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.3实验结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

7.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

7.2不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

7.3未来展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

利用PCNet技术实现人体姿态精准估计（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

二、PCNet技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

三、人体姿态精准估计的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

四、基于PCNet技术的人体姿态精准估计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

构建模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

测试与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

五、关键技术分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

深度学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

传感器技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．

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