基于自适应图卷积网络的人体动作识别系统实现指南

资源摘要信息:"该资源为一个基于自适应图卷积网络的人体动作识别系统的Python源码包，附带使用说明文档。系统采用动态构建的人体骨架拓扑图，并将该图送入ST-GCN（Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks）进行动作识别。文档包括系统如何运行的指导，以及如何训练、测试和可视化基于动态拓扑图的人体骨架动作识别算法的详细步骤。 ### 系统功能和结构 #### 1. 动态构建人体骨架拓扑图 系统首先通过某种算法动态构建人体骨架拓扑图，该图代表了人体的关键点（如关节）之间的空间关系。 #### 2. ST-GCN动作识别 构建好的拓扑图被输入到ST-GCN模型中。ST-GCN是一种图卷积网络，能够有效地处理时空数据，用于动作识别任务。它结合了空间图卷积和时间卷积，可以提取动作的时间和空间特征。 ### 使用说明 #### 安装和运行 使用说明文档中提供了详细的安装和运行指导。用户需要运行MMSkeleton工具包，并根据提供的链接[GETTING_STARTED.md](./doc/GETTING_STARTED.md)来获取安装指南。此外，还提供了单独使用ST-GCN模型进行人体动作识别的指导[START_RECOGNITION.md](./doc/START_RECOGNITION.md)。 #### 训练和测试模型 用户可以通过提供的shell命令来训练和测试基于动态拓扑图的人体骨架动作识别算法。训练和测试命令分别如下： ```shell cd DTG-SHR python ./mmskeleton/fewrel/train_lifelong_model.py ``` ```shell cd DTG-SHR python ./mmskeleton/fewrel/test_lifelong_model.py ``` #### 结果可视化 系统还提供了算法运行结果的可视化功能。这可以通过搭建一个基于web server的前端来实现。前端模块包括`static`和`templates`文件夹，它们分别包含用于界面展示的CSS和HTML文档。服务模块由`serval.py`文件中的web服务业务逻辑实现。运行以下命令来启动算法性能可视化web服务： ```shell cd DTG-SHR python ./server.py ``` ### 适用范围和价值 该系统项目主要面向计算机相关专业的在校学生、专业教师或企业员工，包括但不限于计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信和物联网等领域。项目不仅适合初学者学习入门，还适用于课程设计、毕业设计、大作业、项目立项演示等。 ### 二次开发和交流学习 如果有基础或者对深度学习和计算机视觉有热情的用户，可以基于此项目进行二次开发，开发其他功能。官方鼓励用户进行交流学习，并在遇到问题时通过私信沟通以获得帮助。 ### 注意事项 在下载并解压项目后，为了确保系统的稳定运行，建议不要使用中文作为项目名字和路径。应将项目重命名为英文名称后再进行运行。用户在使用过程中遇到任何问题，可以通过私信与项目组沟通解决。 ### 文件结构 压缩包中的文件结构如下： - `index.html` 和 `detect.html`：前端展示用的HTML文档。 - `项目使用说明.md`：包含系统运行指导和使用说明。 - `setup.py`：Python包安装脚本，用于安装项目依赖。 - `server.py`：启动web服务的Python脚本。 - `mmskl.py`：MMSkeleton工具包的相关Python代码。 - `pyproject.toml`：项目配置文件，包含项目依赖信息。 - `tools`、`mmskeleton`、`doc`：包含项目文档、工具包和相关说明文档的文件夹。 通过上述的文件结构和内容，用户可以下载、安装和运行该人体动作识别系统，同时还可以根据自己的需求进行相应的扩展和二次开发。"