本设计将基于OpenCV，采用“关键点提取并归一化”与“分类器”相结合的方式，实现多人正常和异常姿态识别的设计。关键词 OpenCV 人体姿态估计 多分类 行为识别；主要功能是通过MoveNet对前期用于训练的视频内容进行人体骨骼关键点信息的提取，MoveNet将在每帧上将人体骨骼关键点的x和y坐标提取出来，通过一定的算法进行归一化，并保存数据。首先，通过OpenCV将视频读取，通过OpenCV进行简单的视频预处理，进行BGR转RGB的操作，然后加载MoveNet的关键点模型将人体骨骼关键点信息提取出来，对每帧的x和y的坐标进行归一化，将不同大小的骨骼标准化，按帧存入数据库中，这个过程将按WALK、STAND、FALL、FIGHT这四类动作分别进行提取与处理。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。

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