基于BlazePose和随机森林算法的异常步态检测

黄灶荣; 王春宝; 韦建军; 余学书; 谭啸海

doi:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202402011

计算技术与自动化 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (02) : 62 -69. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202402011

基于BlazePose和随机森林算法的异常步态检测

黄灶荣, 王春宝, 韦建军, 余学书, 谭啸海

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摘要

异常步态对行动能力产生严重影响，因此，及时、自动地检测异常步态具有至关重要的意义。本文提出了一种基于BlazePose和随机森林算法的人体异常步态检测方法。先利用BlazePose算法提取RGB视频中的人体骨骼关键点，然后通过数据处理获取7个关键的步态特征参数。最后采用随机森林算法作为步态分类器，用于区分正常步态与异常步态。利用142例异常步态数据和257例正常步态数据对分类器进行训练和测试评估，实验结果显示准确率和召回率分别达到97.5%和90%,表明该方法在异常步态检测方面具备一定的可行性和实用价值。