最是那一低头的冷漠

生涯在江南小城的我曾亲历如下场景:在公共混堂里,有小伙子边泡澡边垂头玩手机。而在餐桌上时不时掏出手机玩,已成为年老人的习气性举措。一个冤家,在酒桌上不由得对“花酒搭子”说:“你这孩子,再玩手机,下次吃饭就不叫你了。”他还将徐志摩的名句“最是那一垂头的温顺,像一朵水莲花不堪冷风的娇羞”,窜改为“最是那一垂头的冷淡,像一团仙人掌不解年老的好意”。美食评论家沈宏非在博客中自嘲:“人心散了,饭也吃欠好了……自从上了微博,我用手机拍菜的水准蒸蒸日上,吃菜的兴味每况愈下。”在“微时期”,许多人把少量工夫、精神用于处置碎片信息,或沉沦电子文娱而不克不及自拔,生涯出现碎片化,心坎也越来越空泛。看到一丛明艳的向日葵,就急于拍下来“微”而“博”之,成天专一于手机,心中的葵花还能向日而开吗?

“手机控”是当下年老人最广泛的传染病状。一位老友发怨言:“现在村里的小年老都不懂礼貌了。在路上跟你走个仇人,也不晓得啼声伯伯、叔叔,只顾拿着手机一边走一边傻乐。”在公共场合,到处可见“垂头族”。“垂头”看似只是身姿,其实意味着对理想人际交换的冷淡,至多是对四周人的冷漠。现在,许多人的生涯正在被手机“绑架”。聚首时离不开数字终端,独处时更是如斯。有东方人在中国乘地铁,见车厢里许多人垂头看手机,还认为是在读袖珍版《圣经》,大喜。细心一瞧,本来都在玩手机。

两个情人对话,问:“睡前最初一件事,醒来第一件事辨别是什么?”答:“放下手机和拿起手机!”所谓“放不下的手机,阅不尽的江湖”乎?成天做垂头看屏幕状的垂头族如过江之鲫。建国大典上巨人说“中国人平易近站起来了”,而在这手机为王的时期,年老一代仿佛头颅不“低”下来也难。

湖北一个17岁女孩由于边走边看手机,过桥时一脚踩空,跌入溪坑而亡;某80后女子因爱好玩手机,没工夫陪00后的儿子,爽性给小孩买一个手机玩游戏。一周下来,小家伙右手食指磨出一个白色洪水泡,刷屏刷的。长工夫垂头看屏幕的不良习气无疑是安康杀手,除形成眼疲惫、目力降低,颈部、手臂肌肉疲惫等,还会招致脑供血缺乏,呈现头晕、恶心等症状。骨灰级的“垂头族”“手机控”“游戏迷”,平常在神色、身形上简直难以自掩。网友们借诗词名句描述垂头族之众生相:“春眠不觉晓,醒来玩手机。举头望明月,垂头玩手机。商女不知亡国恨,一天到晚玩手机。待到山花烂漫时,我在丛中玩手机。问君能有若干好多愁,好似没完没了玩手机!”奚弄中不乏无法和自嘲。

人类虽然不克不及回绝科技提高,收集通讯也注定越来更加达,但一切还需求人本人去掌握和掌控。垂头照样低头,莫非像哈姆雷特的“to be or not to be”一样难?微博上曾有一张被热传的图片,画面上某咖啡馆用一块小黑板敬告:“我们没有WiFi,和你身边的人说措辞吧!”人有时无妨逆潮水而行,兽性和生涯不克不及任由时期激流和科技漩涡所裹挟。

泰戈尔有诗:“世界上最悠远的间隔,不是生与死,而是我就站在你面前,你却不晓得我爱你。”网上疯传改写此诗的盛行段子:“世界上最悠远的间隔,是我在看着你,而你却在垂头看手机。”不外,哪怕如牛皮癣般固执性的垂头pose,让你挺立的身姿酿成驼背,清澈的眼睛变得昏花,孩子,我仍然爱你!“道一声保重,道一声保重, 那一声保重里有父辈的忧虑”……

### 实现摄像头检测低头姿态的IT方案 为了实现通过摄像头检测低头姿态的功能,可以借鉴计算机视觉领域中的头部姿态估计技术。该技术通常依赖于深度学习模型和面部关键点检测方法,能够有效识别驾驶员或其他目标对象是否存在低头行为。 #### 数据采集与预处理 首先需要准备用于训练的姿态数据集。如果采用公开的数据集,则可以选择 MPII 或者 AFW 等常用的人脸姿态数据集[^1]。这些数据集中包含了标注好的人脸角度信息(如俯仰角、偏航角和滚转角)。对于特定场景下的应用(例如疲劳驾驶监测),还可以自行收集并标注相关数据以提高模型精度。 接着是对原始图片进行必要的前处理操作,比如裁剪感兴趣区域(ROI),调整大小至统规格以便输入网络层中进步计算;另外还需要做灰度化或者标准化变换等常规手段提升后续卷积运算效率及准确性。 #### 头部姿态估计算法选择 目前主流的头部姿态估算方法主要分为两类: - **基于回归的方法**:这类方法直接预测出三个欧拉角(pitch, yaw 和 roll)作为终的结果。它具有较高的速度优势,在实时性要求高的场合下表现良好。 - **基于分类的方法**:此策略先将连续的角度空间离散成若干区间段再分别对待每个类别执行概率分布评估从而得到有可能所属的那个区间的中心值代表实际测得的角度数值。这种方法相对稳健些因为即使某些样本标签存在轻微偏差也不会对整体性能造成太大影响但是可能会牺牲掉部分时间响应上的敏捷程度因此适合那些更注重鲁棒性的应用场景之中[^2]。 考虑到项目需求可能倾向于快速反馈以及简单部署等因素建议优先考虑前者即运用回归型架构搭建整个解决方案框架结构体系。 #### 软件工具链推荐 针对上述提到的技术要点,这里给出套完整的软硬件组合建议供参考实施: - 使用昇腾系列AI处理器配合其专属开发平台CANN完成高效能推理任务加速; - 借助OpenCV库函数简化图像读取显示流程同时辅助定位脸部位置框定范围缩小搜索域降低复杂度加快运行节奏; - 利用TensorFlow/PyTorch框架构建自定义神经网络模型导入先前整理完毕后的高质量素材集合开展监督式机器教学过程直至达成预期指标为止[^3]。 后提醒点就是务必做好充分测试验证工作确保各项功能模块协同运作无误之后才能正式上线投入使用环境当中去。 ```python import cv2 from tensorflow.keras.models import load_model def detect_head_pose(image_path): model = load_model('head_pose_estimation.h5') # 加载已训练好的模型 img = cv2.imread(image_path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30)) for (x,y,w,h) in faces: roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] resized_roi = cv2.resize(roi_gray,(64,64)) / 255. input_data = np.expand_dims(resized_roi,axis=[0,-1]) pitch_yaw_roll = model.predict(input_data)[0] print(f'Pitch:{pitch_yaw_roll[0]}, Yaw:{pitch_yaw_roll[1]}, Roll:{pitch_yaw_roll[2]}') detect_head_pose('./test_image.jpg') ```
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