ActiveNet：基于计算机视觉的方法确定迟钝状态

COVID-19疫情的暴发迫使人们长时间待在室内，导致身体活动水平显著下降。我们的研究基于这一背景，旨在构建一种核心机制，通过单目图像实时检测目标人员的活动水平。该方法的应用范围广泛，包括面试、在线课程、安全监控等领域。我们提出了一种基于计算机视觉的多阶段方法，首先检测人员的姿态，然后采用一种新颖的方法进行编码，最后通过经典机器学习算法评估其活动水平。此外，我们还设计了一个警报系统，通过向相关人员发送通知警报来抑制倦怠感。