人体关键点技术（一桥、艺桥）

最新推荐文章于 2024-03-04 16:42:02 发布
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#深度学习 #神经网络 #pytorch #机器学习

这篇博客介绍了人体关键点技术在医院安全看护、安全系统行为检测以及中医理疗等领域的应用。同时提到了利用detectron2和hrnet等框架可以快速开发相关系统。还提供了视频教程链接供进一步学习。

人体关键点技术应用：

1.医院安全看护

2.安全系统（打架、斗殴等行为检测）

3.中医理疗系统（通过关键点进行按摩）

4.游戏类

5.。。。

可快速开发的框架：

detectron2

hrnet

等

视频教程

https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35326

人体关键点简单总结
jacke121的专栏
10-15 3770
人体关键点 2019.10.15最新的是： https://github.com/karfly/learnable-triangulation-pytorch 1070 200多ms https://github.com/DavexPro/pytorch-pose-estimation
Reading papers_10(人体行为识别特征点提取小综述)
weixin_34227447的博客
06-22 2003
      这是本学期一门课程的论文。(注：本人看过的行为识别特征提取方面的文章就10来篇，所以本综述大部分内容是参考其他人的综述的，有些并不是自己的成果，个人功底还没这么雄厚…)     行为识别特征提取综述   摘要   　　人体行为识别目前处在动作识别阶段，而动作识别可以看成是特征提取和分类器设计相结合的过程。特征提取过程受到遮挡，动态背景，移动摄像头，视角和光照变化等因素的...
人体特征点检测解决方案
bassersai的专栏
07-20 873
方案背景 随着“大数据”技术与高性能处理器的快速发展，机器视觉和深度神经网络技术得以深入研究，人体特征点检测率和准确度大大提高，可用于动作识别、人机交互、异常行为检测、人物跟踪等商业应用。 方案简介 人体特征点检测解决方案，基于Firefly高性能开源主板，使用机器视觉和深度神经网络技术，对摄像头前方的人体关键特征点，包括身体骨骼关键特征点、手指关键点，进行检测、定位，使工作机器精...
计算机视觉 ｜ 人体关键点检测与MMPose
qq_37902216的博客
06-02 2649
从给定图像中识别人脸、手部、身体等关键点输入：图像输出：所有关键点的像素坐标(x1,y1),(x2,y2)... (xj,yj)，这里j为关键点的总数，取决于具体的关键点模型。
免费AI标注工具-人体关键点工具
AI数据标注猿
06-02 9073
最近在跟踪一个人体姿态识别的项目，就刚好跟大家分享一下免费的关键点标注工具，目前姿态识别的标注项目还是挺多，主要原因也是其应用场景比较多，而这个工具最大的优势就是可以用于各种关键点标注，不管是17点，28点，还是单独局部关键点标注，非常好用。所以从三个方面介绍一下。 人体关键点标注应用场景 免费工具安装应用 结果集可视化（加快审核效率及审核准确率） 一.人体关键点标注的常用应用场景 1.新零售场景 新零售场景主要可以应用于对人体（手、手臂、头部...
使用MindStudio进行3D人体关键点检测的SDK应用开发
OWN CODE WORLD
08-29 1229
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人体骨骼关键点检测综述
06-26
人体骨骼关键点对于描述人体姿态，预测人体行为至关重要。因此人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，例如动作分类，异常行为检测，以及自动驾驶等等。近年来，随着深度学习技术的发展，人体骨骼关键点检测效果不断提升，已经开始广泛应用于计算机视觉的相关领域。本文主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，其中算法部分着重介绍基于深度学习的人体骨骼关键点检测算法的两个方向，即自上而下（Top-Down）的检测方法和自下而上（Bottom-Up）的检测方法。
学生作业管理系统成本估算
qq_58657182的博客
10-30 731
ECF公式中的ECF_Weight是8个因子的权值，Value表示该因子的影响等级。同理，通过用例视图确定用例数为10，其中5个是简单级别，2个是中等级别，3个是复杂级别。5 表示该技术因子对本项目有很强的影响。那么TCF_Weight是技术复杂度因子的权值，Value是该技术复杂度因子影响等级，在0-5之间取值。c. 新项目的开发周期、使用的开发方法、开发工具与以前项目的类似，而且开发人员的技能和经验也不能与原。①用例点估算方法是基于用户用例视图，确定角色和用例以及对应的复杂度级别，从而估算出用例点数。
姿态估计（人体关键点检测）之CPN
Peanut 大本营
03-20 3470
CPN：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation 官方代码：https://github.com/chenyilun95/tf-cpn 整体框架： 此方法为TOP-DOWN方法，需依赖另一个人体检测模型，先把人体检测出来，再用此模型进行关键点检测。 模型分为两大部分，一部分是Globalnet，主体是resnet，负责初步检...
姿态估计：人体骨骼关键点检测的方法论
limingmin2020的博客
08-01 3040
人体骨骼关键点检测，即PoseEstimation，主要检测人体的一些关键点，如关节，五官等，通过关键点描述人体骨骼信息。传统的人体骨骼关键点检测算法基本上都是在几何先验的基础上基于模版匹配的思路来进行，那么核心就在于如何去用模版表示整个人体结构，包括关键点的表示，肢体结构的表示以及不同肢体结构之间的关系的表示。一个好的模版匹配的思路，可以模拟更多的姿态范围，以至于能够更好的匹配并检测出对应的人体姿态。...
人体关键点检测
m0_62599685的博客
01-09 1万+
前言 最近准备学习行为识别相关的内容，而人体关键点检测算法一类行为识别算法的前置任务，因此决定先学习人体关键点检测相关算法。 本文先对人体关键点检测进行简单的介绍，直观说明关键点检测是什么；然后对人体关键点检测算法进行分类，并列举一些典型的、重要的算法，方便读者进一步学习；最后对各个算法进行理论和创新点的总结，抛砖引玉 在图像中检测人类是一项具有挑战性的任务，因为他们的外表多变，姿势多样。首先需要的是一个健壮的特征集，即使在困难的光照下，即使在杂乱无章的背景中，也可以清晰地分辨出人体的形状。对...
AI视觉，人体姿态关键点实时跟踪，附python完整代码
Python单行客的博客
11-03 6449
AI视觉，人体姿态关键点实时跟踪，附python完整代码
3d人体解剖软件（分男女可以很好滴学习身体构造）
09-05
360度全方位的观看人体各器官组织结构. 想了解人体结构吗,看看吧.很不错的软件.无病毒,亲测
vue中使用echarts实现人体动态图
最新发布
YL
03-04 1715
类型设置为 象形柱形图，象形柱图是可以设置各种具象图形元素（如图片、SVG PathData 等）的柱状图。然后边采用SVG PathData来实现，通过SVG PathData实现后发现图片更省事。这也算是长见识了，哈哈。最近一直处于开发大屏的项目，在开发中遇到了一个小知识点，在大屏中如何实现人体动态图。然后看了下echarts官方文档，根据文档中的示例调整出来自己想要的效果。以上代码便是实现人体形态动态效果，如果有不足欢迎大家点评指正。
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Part1：Single Person Pose Estimation2015 年之前的方法都是回归出精确的关节点坐标( x,y )，采用这种方法不好的原因是人体运动灵活，模型可扩展性较差。 《Flowing ConvNets for Human Pose Estimation in Videos》ICCV 20152015 年 flow convnet 将姿态估计看作是检测问题,输出是 heatm
关键点定位︱四款人体姿势关键点估计论文笔记
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03-26 3万+
一、三款模型 几款模型目前来看的精度：CPM < DeeperCut < CMU OpenPose < AlphaPose 模型 大体框架 多人估计的应对措施 CPM CPM是一个cascaded网络，多个stage反复去定位、修正响应图 center map，为一个高斯响应，因为cpm处理的是单人pose的问题，如果图片中有多人，那么...
实时检测17个人体关键点，谷歌SOTA姿态检测模型
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07-25 5499
本文转载自机器之心。编辑：陈近日，来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目，该项目包含 3 种 SOTA 模型，其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fp...
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weixin_38498942的博客
02-19 2842
一、简介 实现人体检测，通常采用人体姿态估计（Human Posture Estimation），即将图片中已检测到的人体关键点正确联系起来，从而实现人体姿态的估计，实现人体的检测。人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等。 通过对人体关键点在三维空间相对位置的计算，可以估计人体当前的姿态。同时如果增加时间序列，在一段时间内观测人体关键点的位置变化，可以更加准确...
用vue实现动态组织结构图
lee_amazing的博客
12-15 2617
vue-tree-chart 首页：https://github.com/tower1229/Vue-Tree-Chart 安装 npm i vue-tree-chart --save 使用 <TreeChart :json="treeData" /> import TreeChart from "vue-tree-chart"; export default { components: { TreeChart }, data() {
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07-14 6392
title：人体动作识别调研 tag：PaperReading一、参考文献 基于深度学习的人体行为识别算法综述_朱煜 深度学习算法可以分为四个体系: 1、有监督的卷积神经网络、Ji 等[29] 将传统 CNN 拓展到具有时间信息的3DCNN, 在视频数据的时间维度和空间维度上进行特征计算. 在卷积过程中的特征图与多个连续帧中的数据进行连接 2、基于自编码的深度神经网络(AutoEncoder)
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