（8）Lightweight OpenPose轻量化模型之 模型封装 + 摔倒检测

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于 2022-08-23 21:42:32 首次发布
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Lightweight OpenPose轻量化模型之 模型封装 + 摔倒检测

1. 模型封装

原始测试demo.py

import argparse

import cv2
import</
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（6）Lightweight OpenPose轻量化模型用于实时CPU多人姿态估计
yohnyang的博客
08-17 2160
轻量化openpose用于实时CPU多目标姿态估计，同时应用cuda加速
YOLOv8改进：HyCTAS模型提出SAttention轻量化检测头
走向CTO的路上...
08-12 1445
YOLOv8模型作为目前最先进的目标检测算法之一，在性能和精度方面都取得了显著进步。然而，YOLOv8模型的检测头仍然存在一些可以优化的地方。本文介绍一种基于SAttention的自研轻量化检测头，该检测头可以有效提升YOLOv8模型的精度和分割性能，同时保持较低的计算量。HyCTAS 模型提出了一种基于 SAttention 的轻量化检测头，可以有效提升 YOLOv8 模型的精度和分割性能，同时保持较低的计算量，为 YOLOv8 模型在移动端和嵌入式设备等资源受限场景的应用提供了新的可能。
openpose轻量级摔倒检测
萧鼎的博客
07-01 3417
1.配置好cuda10.0环境 使用nvcc -V 命令检测有没有cuda 10.0环境 2.下载 深度学习摔倒检测框架 链接：https://pan.baidu.com/s/1kxD7pRq6iPGUFpg39jztKg 3.使用pycharm打开文件，并配置一些重要的torch库 torch库必须大于1.3，使用命令： pip install torch=1.3.1 torchvision=0.4.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable..
openpose_fall_detect：实时跌倒检测，守护老人安全
最新发布
gitblog_00851的博客
05-03 988
openpose_fall_detect：实时跌倒检测，守护老人安全 openpose_fall_detect openpose fall detect 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/o...
轻量级openpose解析
qq_41552218的博客
12-19 2760
轻量级openpose解析 打开在终端（cmd）进入到代码所在地址，运行以下命令。 其中proto，model均需要下载。proto，model均使用的是卡内基·梅隆大学开源的openpose项目：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose python openpose.py --proto F:/openpose/models/pose/coco/pose_deploy_linevec.prototxt --model F:/open
跌倒识别 摔倒识别 -lightweight_openpose-附件资源
03-05
跌倒识别 摔倒识别 -lightweight_openpose-附件资源
一种基于 OpenPose 的跌倒检测系统
热门推荐
Tongzhou_Li的博客
08-03 1万+
学习并实现一种跌倒检测模型，此模型基于OpenPose实现逐帧人体姿态检测，使用DNN识别人体动作。检测方式有在线与离线两种，本文主要测试了离线模式，测试效果较好。
论文阅读|Lightweight OpenPose
weixin_45782047的博客
02-22 4008
人体姿态估计|Lightweight OpenPose
Lightweight OpenPose
weixin_38740463的博客
09-28 5400
Real-time 2D Multi-Person Pose Estimation on CPU: Lightweight OpenPose 1、优势 1) 迷你PCIntel®NUC上的28 fps（它消耗的功率很少，并具有45瓦CPU TDP) 2)在常规CPU上为26 fps，而无需图形处理器 3）AP精度下降不超过1%（大小仅4.1M ，是two-stages openpose的15%） 2、常规openpose总结： 1、...
matlab的代码在相机上实现-Fall-Detection:一个基于openpose的简单跌倒检测演示
05-19
matlab的代码在相机上实现跌倒检测 作者 陈泽宇 前言 该项目是ECE 6258的最终项目。 编码中有几个部分相机校准基于C ++。 距离基于MATLAB。预处理基于Python 2.7。 检测系统基于Python 2.7。 openpose基于C ++和caffe。 如果您仅使用视频模式，则不需要openpose，因为我们提供了供您实施的测试集。 相机校准 要运行此部分，建议使用cmake。 编译并运行： $ cmake . $ make $ ./camera 提供的输入图像位于test_image目录中。 前处理 预处理包括增强和背景扣除。 脚本有两个版本。 一种是一种文件处理，另一种是bach处理。 要运行批处理，请创建一个名为video的目录，然后将所有视频放入该目录。 检测系统 跑步 $ python falldetect2.5.py 要仅在视频模式下运行，只需将提供的输入目录放入“检测”目录，然后为系统设置视频目录。 当检测到跌倒时，系统将发送电子邮件到目标地址。 默认目标电子邮件为。 用户还可以更改电子邮件地址。 如果要运行实时版本，则需要几个软件包：CUDA 8（仅
跌倒检测 跌倒识别 摔倒识别 摔倒检测
01-06
深度学习目标检测 端到端识别 自建数据集 效果很棒 源码交流jia deeplearning_gogogo 话不多说上图 在这里插入图片描述 作者：A.FaceRec
人体跌到检测
11-09
基于matlab的人体跌到检测，图像处理，模式识别，机器视觉
跌倒检测 matlab
06-20
通过视频去见检测判断什么时候跌倒，作出预警。。 matlab编写。。
一种结合Alphapose和LSTM的人体摔倒检测模型
05-21
Many Human-Body-Fall-Dow n Detection models are faced with problems like lower adaptability and higher w rong-detection rate in different detection scenes，and targeting on these shortcomings this research proposes a Human-Body-Fall-Dow n Detection Model based on the human skeleton keypoints and the LSTM neural network． This model detects the skeleton keypoints of the continuous multi-frame human body by Alphapose，and then divides the coordinate sequences of the skeleton keypoints into X and Y coordinate sequence，and then inputs them respectively into LSTM neural network to extract the time-order character; the last step is to input the LSTM hidden layer output vector into a full connection layer to obtain the results． This research uses public data set M uHAViMAS and Le2i to execute this experiment，and compares itself with many other detection models． The results show that this model has relatively high detection accuracy in multiple scenes，multiple view s，and multiple poses of falling．
摔倒检测模型，已经训练好
03-27
姿态检测模型，已经训练好了，配置环境即可使用，可识别摔倒检测
轻量级OpenPose：实时多人体位姿估计的GPU优化方案
gitblog_00100的博客
05-30 900
轻量级OpenPose：实时多人体位姿估计的GPU优化方案 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在这个快速发展的AI时代，我们经常需要处理大量复杂的图像数据，特别是在人体姿势识别领域。近日，一款基于Tensorflow实现的轻量级OpenPose项目引起了我们的关注。它不仅提供了实时的人体2D多姿态检测能力，而且全部在CPU上运行，使得在低性能设备上也能实现高效的人体...
基于YOLOv5+OpenPose的行人摔倒检测系统
qq_1406299528的博客
10-29 971
💗博主介绍：✨全网粉丝10W+,优快云特邀作者、博客专家、优快云新星计划导师，专注于Java/Python/小程序app/深度学习等计算机设计，主要对象是咱们计算机相关专业的大学生，希望您们都能前途无量！✨💗👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻计算机毕业设计设计精品实战案例✅🎈1.项目内容基于YOLOv5和OpenPose的行人摔倒检测系统是一种结合了目标检测与人体姿态估计技术的智能化解决方案。以下是对该系统的详细介绍：技术背景YOLOv5：这是一种实时目标检测模型，以其高精度和快速检测速度而闻名。
openpose轻量化
02-22
### OpenPose Lightweight Alternatives and Optimization Methods For applications requiring real-time performance or deployment on resource-constrained devices, optimizing models like OpenPose becomes ...
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