Python骨骼动作识别高分毕业设计及源码下载

资源摘要信息:"该毕业设计项目是一个专注于基于时空图卷积网络（ST-GCN）技术的骨骼动作识别系统，使用Python语言开发。项目内容包括详细的源代码和文档说明，为初学者和有经验的开发者提供了易于理解的代码注释，使得从安装到部署的整个过程简单直观。 时空图卷积网络（ST-GCN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有时空结构的数据，如视频中的骨骼动作序列。该网络能够从时空维度上提取特征，能够识别复杂的人类动作。 以下是该毕业设计项目所涉及的一些关键知识点： 1. Python编程语言：Python是一种广泛应用于科学计算、数据处理、人工智能等领域的高级编程语言。它以其简洁的语法和强大的库支持而著称。 2. 深度学习：深度学习是机器学习的一个子领域，它使用具有多个处理层的神经网络来学习数据的高级特征表示。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面取得了显著的成就。 3. 图卷积网络（GCN）：图卷积网络是一种专门处理图结构数据的神经网络。它将图的结构信息和节点特征结合起来，通过卷积操作学习节点的嵌入表示。 4. 时空图卷积网络（ST-GCN）：ST-GCN是GCN的扩展，用于处理具有时间序列的图数据。它在GCN的基础上引入了时间维度的信息，使其能够处理视频或动作数据。 5. 骨骼动作识别：骨骼动作识别是一种使用计算机视觉技术来识别和分类人体动作的方法。它通过分析人体各个关节点的运动来实现动作的识别。 6. 项目部署：项目的部署涉及将编写好的代码和相关资源从开发环境转移到生产环境的过程。这包括设置必要的软件、库、依赖以及确保代码能够在目标环境中运行。 7. 代码注释：代码注释是编写在源代码中的非执行文本，用于解释代码的功能和目的。注释能够帮助开发者理解代码逻辑，是提高代码可读性和可维护性的关键。 8. 文档说明：文档说明通常包括项目的安装指南、配置说明、使用方法和API参考等内容。它为用户提供了如何使用项目和理解项目内部工作原理的详细信息。 该项目不仅适合需要完成毕业设计的学生，也适合那些希望学习如何使用ST-GCN进行动作识别的开发者。通过本项目，用户可以了解和掌握基于深度学习的动作识别技术，并将其应用于实际项目中。"