基于Mediapipe骨骼提取与YOLOv11-MSCA改进模型实现人体坐姿检测系统python源码+模型+数据集+项目说明.zip

基于深度学习的智能坐姿检测系统。利用Mediapipe骨骼提取和改进的YOLOv11-MSCA模型,能够实时监测用户的坐姿并提供及时反馈。该系统支持多种输入源,如图片、视频、摄像头等,并提供友好的图形用户界面。

【主要功能介绍】

用户坐姿多分类：支持6类坐姿检测与分类

实时坐姿检测：基于Mediapipe和YOLOv11-MSCA模型进行实时检测

精准错误坐姿识别：高效识别常见的错误坐姿,如前倾、侧倾等

多模态数据支持：融合不同场景的多模态数据集,提升模型泛化能力

健康情况统计：生成用户专属的坐姿分析报告和改进建议

【使用技术】

Python

PyTorch

OpenCV

YOLOv11

Mediapipe

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