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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
在一些生产实践中，管理者需要规范员工的操作动作和行为，有效提升作业流程效率和产品质量，提出基于机器学习的人员特定动作检测和识别，结合学生兴趣和学业特点，设置该题目能够有效的提升学生综合应用知识的能力。
1. 熟悉PYTHON开发环境、计算机和树莓派硬件设备 2. 简单场景下定义为，在固定摄像头覆盖范围内人员数量不超三人，光线较为明亮 3. 特定动作为，工作人员玩手机，工作人员离开指定工作区域 4. 不对场景人员进行识别，既不判断是谁5. 以及相关机器学习的框架搭建等软件开发方法 6. 建立数据集进行训练，获得相关算法和参数，对测试集首先利用计算机对非实时图片进行处理，力争在轻量级的平台上实现测试功能 7. 撰写不少于30页的毕业论文
2. 实验内容和要求
1. 采用真实现场数据进行训练，形成算法模型2. 对测试集数据进行测试，分类是否为特定动作
3. 参考文献
[1]任好盼,王文明,危德健,高彦彦,康智慧,王全玉.基于高分辨率网络的人体姿态估计方法[J/OL].图学学报:1-8[2020-12-30].https://cc0eb1c56d2d940cf2d 0186445b0c858. vpn. njtech.edu.cn/kcms/detail/10.1034.T.20201217.1637.006.html.
[2]张越,黄友锐,刘鹏坤.引入注意力机制的多分辨率人体姿态估计研究[J/OL].计算机工程与应用:1-9[2020-12-30].https://cc0eb1c56d2d940cf2d0186445b0c858.vpn.njtech.edu.cn/kcms/detail/11.2127.TP.20201202.1317.018.html.
[3]李晓明,黄慧,应毅,徐建华,曾岳,刘洋.基于多尺度对抗学习的人体姿态估计[J].实验室研究与探索,2020,39(11):35-39.
4. 毕业设计（论文）计划
第1~2周 了解课题任务，学习相关基础知识第3~4周 提出设计方案，完成开题报告第5周 细化模块划分，搭建系统框架第6~8周 学习python编程语言，以及深度学习相关人体姿态检测算法，搭建模型第9~10周 调整算法模型，训练与测试第11~12周 将软件移植到jetson nano嵌入式平台
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