实时动作识别与骨架检测：Python系统开发教程

资源摘要信息:"python-人体骨架动作识别系统（实时动作识别和骨架检测）+源代码+文档说明" 该项目是一个基于Python的人体骨架动作识别系统，它能够在实时视频中识别人物的动作，并且可以生成对应的2维人体骨架坐标点。项目采用先进的机器学习和深度学习算法，使得动作识别和骨架检测更加准确和高效。 在动作识别方面，该系统采用了mmaction2识别框架，利用了TaNet，TSN，TimesFormer三种方法。TaNet是一种基于时空注意力的动态图神经网络，可以有效地捕捉视频数据的时空特征，提高动作识别的准确性。TSN是一种基于时间分割的网络，通过将视频分成多个片段，然后对每个片段进行分类，最后将分类结果进行融合，从而提高动作识别的鲁棒性。TimesFormer是一种基于Transformer的视频模型，它通过对时间序列进行建模，可以更好地捕捉视频数据的时序特征。 在骨架检测方面，该系统采用了HRnet方法。HRnet是一种高分辨率网络，它能够保持高分辨率的特征图在整个过程中，从而提高骨架检测的准确性。同时，HRnet能够很好地处理不同尺度的特征，使得骨架检测更加鲁棒。 该系统适合于计算机相关专业（如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等）的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合初学者学习进阶。项目源码是个人的毕设，代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，答辩评审平均分达到96分，因此，用户可以放心下载使用。 如果用户的基础还行，也可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可以用于毕设、课设、作业等。但是，下载后请首先打开README.md文件，仅供学习参考，切勿用于商业用途。 总的来说，这个项目是一个非常有价值的资源，它不仅提供了一个完整的人体骨架动作识别系统，而且还提供了一套完整的源代码和文档说明，可以帮助用户更好地理解和使用这个系统。