毕业设计，Python基于时空图卷积（ST-GCN）的骨骼动作识别.zip

这个毕业设计项目主要聚焦于使用Python编程语言，结合时空图卷积网络（Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks，简称ST-GCN）进行骨骼动作识别。骨骼动作识别是一种计算机视觉技术，它通过分析人体骨骼关键点的信息来识别不同的动作，如行走、跑步、挥手等。在体育、医疗、游戏等多个领域有着广泛的应用。 ST-GCN是为解决三维人体动作识别问题而设计的一种深度学习模型。它将人体骨骼结构视为图，时间维度作为序列，从而构建时空图，通过卷积操作提取特征。ST-GCN的优势在于能够有效地处理人体关节之间的拓扑关系和动态变化，对于捕捉动作的时空特征非常有效。 项目中的主要文件及其作用如下： 1. `OLD_README.md` 和 `README.md`：通常是项目说明文档，包含项目简介、安装指南、运行方法等信息。在这个项目中，它们可能详细介绍了如何配置环境、运行代码以及ST-GCN模型的实现细节。 2. `ISSUE_TEMPLATE.md`：这是一个预设的问题报告模板，用于指导用户在遇到问题时如何提交有效的反馈，有助于维护团队与用户间的沟通。 3. `JustTest.py`：可能是一个测试脚本，用于验证代码功能或者进行快速的模型性能评估。 4. `DrawLine.py`：可能用于绘制人体骨骼的关键点或动作轨迹，帮助可视化数据和结果。 5. `main.py`：核心主程序，通常包含了整个项目的入口点，包括数据加载、模型训练、预测等关键步骤。 6. `requirements.txt`：列出了项目运行所需的所有依赖库及其版本，方便他人复现环境。 7. `readme.txt`：可能是一个简短的说明文件，提供项目的基本信息。 8. `logData`：可能是一个目录，存储了训练过程中的日志数据，如损失函数值、准确率等，可用于监控和分析模型的训练效果。 9. `tools`：工具文件夹，可能包含一些辅助脚本或工具，如数据预处理、模型保存和加载等。 为了运行这个项目，你需要先确保安装了所有`requirements.txt`中列出的Python库，例如PyTorch（ST-GCN通常基于此框架实现）、NumPy、Matplotlib等。然后，根据`README.md`中的指示，加载相应的骨骼动作数据集，配置好模型参数，最后运行`main.py`进行模型训练和测试。在实际应用中，ST-GCN模型可能需要对大量的骨骼动作序列进行训练，以便学习到丰富的动作模式并实现高精度的动作识别。