从0到1训练自定义动作模型Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose数据集制作与训练指南【免费下载链接】Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPoseA skeleton-based real-time online action recognition project, classifying and recognizing base on framewise joints, which can be used for safety surveilence.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPoseOnline-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose是一个基于骨骼关键点的实时在线动作识别项目通过逐帧关节点分类实现动作识别可广泛应用于安全监控等场景。本文将为新手用户提供完整的自定义动作模型训练指南包括数据集制作、模型训练和评估的全过程。 准备工作了解项目结构在开始训练前先熟悉项目的核心目录结构这将帮助你更好地理解数据流向和模型训练流程Action/动作识别核心模块包含训练脚本和预训练模型training/train.py模型训练主程序training/data.csv动作数据集文件framewise_recognition.h5预训练动作识别模型Pose/人体姿态估计模块负责从图像中提取骨骼关键点Tracking/目标跟踪模块实现多人体的持续追踪 动作识别效果展示该项目能够实时检测并识别场景中的人体动作以下是实际应用效果示例多人动作识别示例图1多人场景下的实时动作识别系统同时追踪ID-3和ID-4并识别其stand动作单人动作识别示例图2单人场景下的动作识别系统标记ID-1为stand状态 认识动作类别项目默认支持多种基本动作类别定义在Action/action_enum.py文件中stand(0)站立walk(1)行走operate(2)操作fall_down(3)摔倒这些类别可根据实际需求扩展例如添加squat(蹲下)或wave(挥手)等动作。 第一步制作自定义动作数据集数据收集要求要训练自定义动作模型首先需要准备高质量的动作数据。每个动作应满足包含至少500个样本越多越好涵盖不同角度、不同体型的表演者在目标应用场景中录制如办公室、工厂等数据格式规范数据集需保存为CSV格式参考Action/training/data.csv的结构每行包含36个骨骼关键点坐标x1,y1,x2,y2,...x18,y18最后一列为动作标签如stand、walk数据采集工具使用项目提供的实时检测程序录制视频从视频中提取关键帧并解析骨骼数据手动标注动作类别生成CSV文件 第二步模型训练完整流程环境准备首先克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/on/Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose cd Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose安装所需依赖pip install pandas numpy scikit-learn keras matplotlib修改训练配置打开Action/training/train.py文件根据你的数据集调整以下参数动作类别设置class Actions(Enum): stand 0 # 站立 walk 1 # 行走 operate 2 # 操作 fall_down 3 # 摔倒 # 新增自定义动作 # custom_action 4数据集路径raw_data pd.read_csv(data.csv, header0) # 修改为你的CSV文件路径网络结构调整根据动作复杂度model Sequential() model.add(Dense(units128, activationrelu)) # 第一层神经元数量 model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(units64, activationrelu)) # 第二层神经元数量 model.add(BatchNormalization()) model.add(Dense(units4, activationsoftmax)) # 输出层神经元数量动作类别数执行训练运行训练脚本cd Action/training python train.py训练过程中会显示实时损失和准确率同时生成训练曲线。训练完成后模型将保存为framewise_recognition.h5。✅ 第三步模型评估与优化评估指标训练脚本提供了两种主要评估方式准确率曲线展示训练集和验证集的准确率变化混淆矩阵分析每个动作类别的识别效果优化建议如果模型效果不佳可尝试增加训练数据量尤其是识别错误的动作类别调整网络结构增加层数或神经元数量修改学习率当前为0.0001增加训练轮次当前为20轮 总结通过本文指南你已经掌握了使用Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose训练自定义动作模型的完整流程。从数据集制作到模型训练再到评估优化每个步骤都至关重要。随着实践的深入你可以扩展更多动作类别优化识别精度将其应用到更广泛的场景中。祝你的动作识别项目取得成功【免费下载链接】Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPoseA skeleton-based real-time online action recognition project, classifying and recognizing base on framewise joints, which can be used for safety surveilence.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
