树莓派+神经计算棒2部署Openvino的human_pose_estimation_demo实例

最新推荐文章于 2022-05-03 22:29:19 发布
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分类专栏： 树莓派 人体姿态估计 Intel神经计算棒 文章标签： 经验分享 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hwxhxyz1998403/article/details/109098902
本文详细记录了在树莓派上配置OpenVINO并运行人体姿态识别demo的过程，包括树莓派的基础设置、OpenVINO的安装以及human_pose_estimation_demo的编译和运行。博主分享了遇到的问题及解决方法，适合有一定计算机基础的读者参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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前言

研一刚上来，导师就让部署从来没碰过的树莓派和人体姿态识别，网上将人体姿态识别部署至树莓派上的资料属实少之又少，搞了快一周算是实现了（😓头快秃了都），为了对得起我的头发，用博客来祭奠一下。。。

本文不涉及神经网络理论以及代码的解读，所以对于稍微有点计算机基础的人应该都不成问题，next，备齐家伙开始搞。

所需硬件：树莓派（我用的4B），外接摄像头，神经计算棒2，micro hdmi转换器，usb hub。

 

一、树莓派配置

树莓派的配置主要是镜像文件的烧入（就是给小电脑装系统），ssh远程连接的配置，自动连接wifi的配置。

如果有像我一样之前没有接触过树莓派的hxd，可以去b站关注一个叫同济子豪兄的up，他讲的非常好很多知识可以学习到，树莓派相关视频链接在此：

  1. 树莓派购买指南
  2. 树莓派新手开机
  3. 树莓派相关配置 

以上教程的代码仓库：点这里复制代码吧

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34、树莓派进行人体姿态检测并进行语音播报
sxj731533730
07-31 3020
第二步写代码在树莓中，调用串口和摄像头（摄像头可以使用手机的摄像头或者笔记本的摄像头直接用ffmpeg拉流推流给树莓派代码），我用的usb摄像头，推拉流摄像头使用手机摄像头当做实际树莓派的输入视频流参考这篇。基本思想需要水一篇博客，套用了qiuqiu大佬的simplepose代码，使用ncnn框架，做了个动作检测，然后套用了树莓派4b和使用了语音模块播报。其中中文生成语音十六进制使用喇叭官方软件拷贝就行，只上个简单图。一、自己购买树莓派和喇叭，链接参考这篇博客。..................
姿态检测 树莓派_【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
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Today’s blog post is the long-awaited tutorial onreal-time drowsiness detection on the Raspberry Pi!Back in May I wrote a (laptop-based)drowsiness detectorthat can be used to detect if the driver o...
python opencv 规定区域手势识别_树莓派基于DLIB和OPENCV的人脸检测与人脸识别（python）...
weixin_39889329的博客
11-21 511
#先起个头吧，未完待续，完了我会注释掉这行，强迫症们慎入！完工！！！！！！！项目地址~https://github.com/FUjr/face_recognition​github.com即将加入追踪器！这样会更高效这个是小白写给小白看的，所以注释不专业，并且可能有些专业上的错误，欢迎指正！注意 代码只提供使用权，允许二次更改，但需要注明出处，不建议用来参赛，毕竟公开的代码老师一查就发现了。。这个...
Unbutu下运行openvino的demo（以human_pose_estimation_demo为例）
程序员的博客
04-26 2232
Intel官方对在Unbutu下安装openvino及使用demo的说明并不详细，还漏了一些重要的内容，经过我的探索总结如下，希望对你有所帮助 1、从openvino develop environments的安装 我执行的是 pip install openvino-dev[tensorflow2,onnx] 说明，我是在ancoda环境下，所以我没有执行官方的前三个步骤 2、 下载zoo_model 进入我的一个文件夹 ，然后执行 git clone https://g...
human_pose_estimation_demo的进一步研究
GreenOpen专注图像处理
10-30 419
一、demo能力 OpenVINO提供了范例（human_pose_estimation_demo），能够在CPU上以较快速度识别出多人 -iE:/OpenVINO_modelZoo/head-pose-face-detection-female-and-male.mp4 -mE:/OpenVINO_modelZoo/human-pose-estimation-0001.xml...
轻量级人体姿态估计lightweight-human-pose-estimation.rar
06-29
本项目“lightweight-human-pose-estimation.rar”正是深度学习在人体姿态估计这一具体应用上的一个实例，其目标是通过算法精确地识别和定位图像中人物的关键骨骼点。 人体姿态估计是计算机视觉中的一个重要任务，...
OpenVINO在智能家居中的应用实例
# 1. 引言 ## 1.1 智能家居的概念 智能家居是指利用先进的科技手段，将各种智能设备、传感器、网络连接、数据分析等技术融入到家庭生活中，实现家居...OpenVINO是英特尔开发的一款开源工具集，用于实现深度学习模型
基于深度学习的单目2D/3D姿态估计综述（2021）
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Recent Advances in Monocular 2D and 3D Human Pose Estimation: A Deep Learning Perspective, 2021本文贡献整体介绍MHPE应用场景MHPE分类主要数据集期刊会议发展2020年针对MHPE的深度学习框架的概述难点现有解决方案人体表示Keypoint-based RepresentationModel-based Representation 本文对2014年以来的2D和3D人体姿态估计方法进行全面调研，精选出里程碑的方
抓取领域相关论文及摘要（有源码会附上源码）
宇哥科研之路小记录
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抓取领域的论文，文章名字和摘要，若有源码会附在最后。
OpenVINO编译human_pose_estimation_demo
我爱加菲猫
06-24 2426
Windows10 安装OpenVINO(如何让避免踩坑？)（上） https目录1 看看官方有什么知道 1 看看官方有什么知道 Human Pose Estimation C++ Demo https://docs.openvinotoolkit.org/latest/_demos_human_pose_estimation_demo_README.html
带树莓派的人体检测系统：带有RaspberryPi，OpenCV，Python的运动检测系统
02-05
使用Raspberry Pi的人体检测系统 功能性 在检测运动时激活继电器。 您可能需要以下组件才能获得预期的结果 硬件组件 树莓派2或3模型B（在我的案例中使用了） 兼容的相机模块（ ） 具有2.0A-2.5A的电源适配器（ ） 微型SD卡（建议使用16Gb -32GB） 软件需求 可以使用任何兼容的Raspbian OS。 将操作系统更新为最新的sudo apt-get update 升级操作系统sudo apt-get upgrade 更新Raspberry Pi固件sudo rpi-update 应该安装OpenCV sudo apt-get install libo
Human-Pose-Estimation-Papers:2D＆3D人体姿势估计
03-06
人的姿势估计文件 [CVPR 2016]-201511 -201602 其他 联合关节的3D深度卷积描述符进行动作识别 2D姿势 使用深度共识投票的人体姿势估计 通过卷积部分热图回归进行人体姿态估计 用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络 DeeperCut：更深入，更强大，更快的多人姿势估计模型 3D姿势 迈向视点不变的3D人类姿势估计 基于贝叶斯图像的3D姿势估计 保持不变SMPL：从单个图像（聚光灯）自动估计3D人体姿势和形状 3D人体姿势估计的顺序方法：身体关节的定位和标识分离 -201605 2D姿势 CRF-CNN：人体姿势估计中的结构化信息建模 3D姿势 MoCap指导的用于野外3D姿态估计的数据增强 -201609 没有 [CVPR 2017]-201611 -201702 没有 -201703 2D姿势 多实例姿势估计中的基准测试
使用python语言的超轻量openpose源码，能实时对人体进行姿态检测，下载可直接运行
05-24
能实时对视频或网络摄像头进行人体姿态检测，fps达到25帧，不需要下载其他东西，内涵预训练模型和视频素材，下载可直接运行。
Python-获取Human36M3D人体姿态数据集
08-12
Human 3.6M 3D human pose dataset fetcher
openvino_神经棒2代部署树莓派必备程序2020.1.版
10-28
适配Raspian 10 Buster的神经棒部署程序，.tar格式，可直接移动至树莓派使用，无需更改，搭配我的博客使用，方便新手快速部署。
姿态检测 树莓派_[树莓派]人脸识别+活体检测 加载2800+人脸数据还能达到20FPS！...
weixin_42441929的博客
12-30 902
一、背景最近一直在学习人脸识别，想做一个能够落地的项目，但是网上的教程要么就只是opencv人脸检测，要么就是帧数太低，用起来很不方便。因此我开源了一个树莓派人脸识别+活体检测的库，在2800+人脸数据的情况下能达到20FPS左右的人脸检测，人脸识别，以及活体检测。二、介绍本项目用的是ncnn来作为推理框架部署模型，主要用到的模型有人脸检测：mtcnn​kpzhang93.github.io人脸识...
OpenVINO---Human Pose Estimation模型C++和cpu环境下推理测试
爱CV
05-31 1296
OpenVINO的环境配置不在叙述，这里主要采用2019R3版本。 测试环境： win10 vs2015 硬件I74700 英特尔OpenVINO介绍如下模型： Object Detection Models / 目标检测模型 Object Recognition Models / 目标识别模型 Reidentification Models / 回归模型 Semantic Segmentation Models / 语义分割模型 Instance Segmentation Models
树莓派摄像头检测到人物动作
枕上青灯竹书香的博客
07-22 1380
原博文网址：https://www.jianshu.com/p/b16edb322508 本文中初步体验了一下树莓派摄像头的基础玩法，利用命令行实现拍照片、拍视频、监控等基本功能。 硬件安装 把摄像头插到树莓派上。需要将摄像头底下那个蓝色的一面朝向USB接口那个方向，不要插反了。等到安装完毕了，确保连接好各个硬件之后再开电源，千万记得不要热插拔摄像头。 配置 登录到树莓派，添加摄像头驱动。 sudo vi /etc/modules # 在文件最后添加 bcm2835-v4l2
human_pose_estimation_demo的进一步研究（基于OpenPOSE)
GreenOpen专注图像处理
10-30 308
一、demo能力 OpenVINO提供了范例（human_pose_estimation_demo），能够在CPU上以较快速度识别出多人 -iE:/OpenVINO_modelZoo/head-pose-face-detection-female-and-male.mp4 -mE:/OpenVINO_modelZoo/human-pose-estimat...
C:\Users\TXN>CD C:// C:\>Python "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py" -at openpose -d CPU -i 0 -m D:\model\fall_detection_zpp\intel\human-pose-estimation-0001\FP16\human-pose-estimation-0001.xml [ INFO ] Initializing Inference Engine... [ INFO ] Loading network... [ INFO ] Reading network from IR... Traceback (most recent call last): File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 283, in <module> sys.exit(main() or 0) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 184, in main model = get_model(ie, args, frame.shape[1] / frame.shape[0]) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\human_pose_estimation_demo\python\human_pose_estimation_demo.py", line 111, in get_model prob_threshold=args.prob_threshold) File "C:\Program Files (x86)\Intel\openvino_2021.4.752\deployment_tools\open_model_zoo\demos\common\python\models\open_pose.py", line 62, in __init__ strides=(1, 1), name=self.pooled_heatmaps_blob_name) File "C:\Users\TXN\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\ngraph\utils\decorators.py", line 22, in wrapper node = node_factory_function(*args, **kwargs) TypeError: max_pool() missing 1 required positional argument: 'dilations'
05-30
根据你提供的信息，这个错误是在运行 Intel OpenVINO 的人体姿态估计演示程序时出现的。可能是由于模型文件或代码文件缺失、路径不正确等问题导致的。你可以检查一下文件路径是否正确、模型文件是否存在并已正确加载...
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