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人体姿态检测用可穿戴系统设计

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简介:
本项目旨在开发一种用于人体姿态检测的可穿戴设备,通过集成传感器实时捕捉用户的动作数据,分析并反馈正确的姿势指导,以预防运动伤害和改善身体机能。 为了应对临床康复过程中人体关节活动度检测评估及康复机器人动作示教不便、训练参数设置繁琐等问题,设计了一种成本低廉且能方便直观地采集运动数据的人体姿态检测系统。该系统采用了MPU6050惯性测量单元,并通过I2C通信协议实现了多通道传感器数据的收集和上传,在LabVIEW上位机软件环境下利用互补滤波算法来实现对人体关节角度的精确检测。经过与市场上某公司生产的三维步态分析及运动训练系统的对比测试,证明了该系统具有较高的准确性和可靠性。此外,还使用此系统进行了卧式下肢康复训练机器人的动作示教采集工作,并成功实现了机器人示教功能的应用。

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客服
客服
  • 姿穿
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    本项目旨在开发一种用于人体姿态检测的可穿戴设备,通过集成传感器实时捕捉用户的动作数据,分析并反馈正确的姿势指导,以预防运动伤害和改善身体机能。 为了应对临床康复过程中人体关节活动度检测评估及康复机器人动作示教不便、训练参数设置繁琐等问题,设计了一种成本低廉且能方便直观地采集运动数据的人体姿态检测系统。该系统采用了MPU6050惯性测量单元,并通过I2C通信协议实现了多通道传感器数据的收集和上传,在LabVIEW上位机软件环境下利用互补滤波算法来实现对人体关节角度的精确检测。经过与市场上某公司生产的三维步态分析及运动训练系统的对比测试,证明了该系统具有较高的准确性和可靠性。此外,还使用此系统进行了卧式下肢康复训练机器人的动作示教采集工作,并成功实现了机器人示教功能的应用。
  • AlphaPose姿
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    AlphaPose是一款先进的人体姿态估计工具,通过深度学习技术准确识别图像和视频中的人物动作与姿势。 AlphaPose 是一个高精度的多人姿态估计系统,在COCO数据集上实现了72.3 mAP(超越Mask-RCNN 8.2个百分点),在MPII数据集上的mAP达到了82.1。此外,为了关联同一个人的所有姿态,AlphaPose提供了名为Pose Flow的在线姿态跟踪器,该工具在PoseTrack挑战赛的数据集中取得了66.5 mAP和58.3 MOTA的成绩,超过了现有的最佳技术精度。
  • 姿(关键点).rar
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    本资源为“人体姿态估计(关键点检测)”,内含相关算法、模型及应用介绍,适用于研究与开发人员学习和实践。 使用Python OpenCV和OpenPose可以实现人体姿态估计。
  • 基于MATLAB的姿课程.doc
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    本课程设计报告详细介绍了利用MATLAB软件进行人体姿态检测的研究与实现。通过分析图像数据,采用机器学习方法来识别和跟踪不同的人体姿势,旨在提升运动分析、医疗康复及虚拟现实领域的应用效果。文档内容涵盖了项目背景、技术方案、实验结果以及未来展望等方面,为相关研究提供了有价值的参考。 本段落介绍了山东建筑大学信电学院的一项课程设计项目——基于视频的人体姿态检测。该项目旨在分析监控视频中行人站立与躺卧姿势的处理流程,并确定行人的检测方法,编写实现程序并进行调试以录制实验视频,验证所采用的方法的有效性,并完成系统软件的设计。该设计运用了图像分割中的运动目标检测技术以及统计背景模型生成和实时更新的技术来适应光线变化及场景本身的变动。每个参与者需要一台安装有MATLAB、visio等软件的计算机来进行项目实施。
  • 姿
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    人体姿势检测是一种利用计算机视觉和传感器技术来识别并分析人类姿态的技术。它广泛应用于健康监测、运动分析及虚拟现实等领域,能够有效预防伤害并提升训练效率。 H5+CSS+JS QQ注册页面小实例 这是一个使用HTML5、CSS和JavaScript创建的QQ注册页面的小示例。通过这个简单的项目,你可以学习如何结合这些技术来构建一个基本的用户注册功能。此示例不包含任何具体的联系方式或网址信息。
  • 姿识别(基于OpenCV).zip
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    本资源为《人体姿态检测识别》项目压缩包,内含基于OpenCV的人体关键点检测代码与示例图片。适用于计算机视觉及人工智能学习者进行实践操作和研究开发。 人体姿态检测可以通过摄像头结合OpenCV与Python实现,并利用OpenPose进行人体关键点的检测。有关代码的具体说明可以参考相关文献或文档。原文链接提供了一个详细的教程:https://blog..net/m0_38106923/article/details/89416514,但此处不再包含该链接和其他联系方式信息。
  • 基于惯性量单元的运动分析穿模块.doc
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    本文档讨论了一种利用惯性测量单元(IMU)技术设计的人体运动分析可穿戴设备。该装置能够准确捕捉人体动作数据,并进行深入分析,适用于体育训练、医疗康复等多个领域。 本设计提出了一种基于微机电(Micro-Electro-Mechanical System, MEMS)惯性测量单元(Inertial Measurement Unit, IMU)和低功耗单片机的可穿戴人体运动分析模块,旨在解决消防员在火灾现场室内定位的问题。该模块利用MEMS惯性传感器来测量消防员足部运动的角速度和加速度,并采用Mahony互补滤波算法进行姿态解算。通过将载体坐标系中的加速度转化为世界坐标系中的加速度,并对其进行二重积分计算,可以得出消防员在火灾现场中移动的方向和步长信息用于定位。模块还能够通过蓝牙技术发送这些运动方向和位置数据至上位机,上位机则记录下消防员的行进轨迹,从而实现对火灾现场内消防员的位置追踪与管理。