换一批基于OpenCV+MediaPipe的人体姿态估计融合监测系统设计
Design of Human Body Pose Estimation Fusion Monitoring System Based on OpenCV+MediaPipe
摘要随着科技发展与生活水平的提升以及社会对康复及安全保障需求的显著增长,智能监测技术在多个领域得到了广泛应用.本文设计并实现了一种基于OpenCV+MediaPipe的融合监测系统,创新性地将运动行为监测与量化评分以及摔倒监测与实时预警两大功能有机融合.该系统基于OpenCV的图像处理能力,结合MediaPipe的多模态数据处理与跨平台性,采用轻量化的BlazePose模型进行人体关键点检测,并通过动态权重评分模型提高了动作评估的普适性.针对蹲起、引体向上、俯卧撑等运动,系统基于MediaPipe精准采集关节轨迹并量化评分;针对特定人群及公开数据集,监测关键关节点运动特征以判别摔倒动作.实验表明,系统在运动评分与摔倒监测方面效果显著,摔倒检测准确率达 95.3%,单帧处理延迟≤50 ms,能助力使用者优化运动训练、保障特殊人群安全.该系统通过多层次技术融合策略,解决了计算开销与检测精度的矛盾,为轻量化智能监测系统的开发提供了可复用的范式,具有广泛的应用前景.
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关键词
MediaPipeOpenCV人体姿态估计智能监测摔倒预警MediaPipeOpenCVhuman pose estimationintelligent monitoringfall warning
栏目名称
DOI
10.12263/ES.2025.03.003
发布时间
2025-12-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
沈阳医学院大学生科研项目（No.20249048）
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