摘要
本发明首先公开一种人体姿态识别模型构建方法，包括：获取公开的人体姿态数据集，并进行预处理；基于YOLOv8‑pose的网络框架，引入改进型空间金字塔池化模块SPPF和可变形卷积DCNv4，结合目标框和关键点预测实现对图像内人体的检测和姿态的估计，获得改进的人体姿态识别网络框架；根据人体姿态数据集对改进的人体姿态识别网络框架进行重复训练，直至识别率达到90％以上，获得最终的人体姿态识别模型。通过本发明的构建方法构建改进的人体姿态识别模型，解决池化层存在信息丢失，以及使用大核卷积增加模型的参数数量和计算复杂度，导致过拟合和性能下降的问题。
