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人体姿态识别及指定动作评分与分析算法源码+项目说明.zip

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简介:
本资源包包含一套用于人体姿态识别、特定动作评分和数据分析的完整算法源代码及详细项目文档。适用于研究与开发人员深入学习和应用。 “人体姿态识别+对指定动作进行评分和分析算法源码+项目说明.zip”是一个包含用于实时人体姿态识别、特定动作评分及详细分析的算法代码与详尽项目描述的资源包,适用于计算机科学、数学或电子信息工程等专业学生的课程设计、期末作业或毕业设计。该项目基于先进的机器学习技术,在图像处理和模式识别方面表现突出,可应用于体育训练、健康监测等人机交互场景。 其核心功能包括: - **人体姿态检测**:采用如OpenPose算法实时捕捉关键点信息,生成精确的姿态骨架。 - **姿势指导**:依据预设标准提供即时反馈,帮助用户纠正姿势。 - **语言描述与指导**:通过自然语言处理技术实现对动作的实时解释和建议。 - **评分及分析功能**:使用动态时间规整(DTW)算法和长短期记忆网络(LSTM),评估用户的动作表现,并给出具体的改善意见。 项目文档详细阐述了架构设计、算法原理、数据集管理与模型训练方法,便于用户快速理解和深入研究。无论是学术探究还是实际应用开发,此资源包均能提供有价值的参考和支持。

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客服
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  • 姿+.zip
    优质
    本资源包包含一套用于人体姿态识别、特定动作评分和数据分析的完整算法源代码及详细项目文档。适用于研究与开发人员深入学习和应用。 “人体姿态识别+对指定动作进行评分和分析算法源码+项目说明.zip”是一个包含用于实时人体姿态识别、特定动作评分及详细分析的算法代码与详尽项目描述的资源包,适用于计算机科学、数学或电子信息工程等专业学生的课程设计、期末作业或毕业设计。该项目基于先进的机器学习技术,在图像处理和模式识别方面表现突出,可应用于体育训练、健康监测等人机交互场景。 其核心功能包括: - **人体姿态检测**:采用如OpenPose算法实时捕捉关键点信息,生成精确的姿态骨架。 - **姿势指导**:依据预设标准提供即时反馈,帮助用户纠正姿势。 - **语言描述与指导**:通过自然语言处理技术实现对动作的实时解释和建议。 - **评分及分析功能**:使用动态时间规整(DTW)算法和长短期记忆网络(LSTM),评估用户的动作表现,并给出具体的改善意见。 项目文档详细阐述了架构设计、算法原理、数据集管理与模型训练方法,便于用户快速理解和深入研究。无论是学术探究还是实际应用开发,此资源包均能提供有价值的参考和支持。
  • 姿的CNN Python代南.zip
    优质
    本资源包提供了一套基于CNN的人体姿态和动作识别Python代码及教程,适用于研究和开发人员快速上手相关技术。 基于CNN的人体姿态和动作识别项目资源介绍如下: 本项目包含四个模块:GetActionData.py、main.py、ModelTest.py 和 PoseDetector.py。 1. **PoseDetector.py** 文件中定义了一个 `poseDetector` 类,该类主要实现了两个方法:Findpose 和 getposition。在 Findpose 方法中,使用了 mediapipe 库中的内置方法 `pose.process()` 来自动寻找人体姿态的骨骼点,并将结果保存到变量 result 中。同时通过 mediapipe 的内置方法 Draw 将这些骨骼点的数据标注在图片上并连接起来。 2. **GetActionData.py** 文件中定义了一个用于保存图像的方法,该方法会调用 OpenCV 库中的 `imwrite` 方法将图像写入本地文件系统,以便后续的训练使用。 3. **TrainModel.py** 文件中定义了一个进行卷积神经网络(CNN)训练的方法。当调用这个方法时,它会从 GetActionData.py 中保存下来的图片开始工作,并执行相应的 CNN 训练过程。
  • Java实现的姿系统,含功能++文档
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    本项目为一款基于Java开发的人体姿态识别系统,集成动作评分及深度分析功能,并附带详尽源代码和操作指南。 一个人体姿态检测项目能够实时显示屏幕内人体的关键点,并在手肘、肩膀、臀部及膝盖(共八个关键部位)处提供角度数据,这些功能可以支持多种应用需求。 该项目的具体功能包括: - 实时的人体姿态识别。 - 提供姿势指导服务。 - 支持实时语音反馈。 - 训练后的评分和分析模块。 项目源码是个人毕业设计的一部分,所有代码都经过彻底测试并在成功运行后上传。该项目在答辩评审中获得了平均96分的高分,因此用户可以安心下载使用。 以下是关于项目的详细介绍: 1. 所有上传的资源中的代码均已通过全面的功能验证和实际操作测试。 2. 本项目适用于计算机相关专业的在校学生、教师或企业员工的学习需求。无论是初学者还是有一定基础的人士都能从中获益,并且它同样适合用作毕业设计、课程作业或是初期项目的演示材料。 3. 对于具备一定编程能力的用户来说,可以在现有代码的基础上进行修改和扩展以实现更多功能,这将有助于进一步提升技能水平或完成学业任务。 请在下载后首先查看项目根目录下的README.md文件(如果有的话),仅供学习参考之用,请勿用于商业用途。
  • 姿
    优质
    本项目提供一套用于人体姿态和动作识别的源代码,基于先进的机器学习算法与深度学习模型,适用于多种应用场景。 这是基于Python的OpenCV人体姿态动作检测算法的源代码。
  • 姿 MATLAB代.zip
    优质
    本资源包含基于MATLAB的人体动作和姿态识别程序代码。适用于研究与开发领域,旨在帮助用户理解和实现各类姿态检测算法。 该课题是基于MATLAB的人体动作识别研究,包括读取测试图片、提取前景以及框定目标,并根据长宽比例进行判别。
  • 基于BlazePoseKNN的姿健身计数Python.zip
    优质
    本资源包含基于BlazePose人体姿态识别技术和KNN算法实现的健身动作自动计数的完整Python项目代码和详细文档,适用于运动健康监测应用开发。 【资源介绍】该资源包含项目的完整源代码,下载后可以直接使用。 本项目适用于计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末作业及毕业设计参考学习。 作为“参考资料”,若需添加其他功能,则需要能够理解代码,并且愿意深入研究和调试。基于BlazePose+KNN实现人体姿态健身计数算法的Python源码及相关文档已打包为.zip文件,包括以下内容: 项目描述:本项目利用mediapipe实现了AI自动识别并统计健身动作的功能,支持的动作有俯卧撑、深蹲、引体向上和仰卧起坐。 创建时间与完成时间均为2022年11月28日 如何训练新的健身动作模型? - 修改mian函数 - 在fitness_pose_images_in文件夹下存储对应健身的初态动作与末态动作图像 - 调整videoprocess.py文件中的代码,注意flag模式选择部分,确保class_name与该文件夹下的文件名一致。 - 修正trainingsetprocess.py文件中的代码,同样在flag模式选择部分保持 文件名 和 fitness_pose_images_in目录下对应的动作图片名称一致。
  • 基于BlazePoseKNN的姿健身计数Python(优质资).zip
    优质
    本资源提供基于BlazePose和KNN算法的Python代码,用于准确检测人体姿态并自动计数健身动作。包含详细文档和示例,适合初学者学习与应用开发。 基于BlazePose+KNN实现人体姿态健身计数算法的Python源码及项目文档(高分项目)包含了使用Mediapipe的人体姿态识别来自动计算AI健身动作的功能,支持以下四种动作:俯卧撑、深蹲、引体向上和仰卧起坐。如果需要训练新的健身动作模型,请按照如下步骤操作: 1. 修改主函数。 2. 在`fitness_pose_images_in`文件夹中存储新健身动作的初态与末态图像。 3. 编辑`videoprocess.py`中的代码,调整flag模式选择部分,并确保class_name与`fitness_pose_images_in`文件夹下的文件名一致。 4. 再次编辑`trainingsetprocess.py`中的代码,同样需要修改flag模式选择部分并保证文件名称和新动作的图像文件保持一致。 请遵循上述步骤以实现对额外健身动作的支持。
  • 基于BlazePoseKNN的姿健身计数Python(优质资).zip
    优质
    本资源提供基于BlazePose和KNN算法实现的人体姿态分析Python代码,用于自动识别并统计健身动作次数。包含详细项目文档和示例数据集,适合运动科学与AI结合的研究者使用。 要训练新的健身动作模型,请按照以下步骤操作: 1. 修改mian函数。 2. 在fitness_pose_images_in文件夹下存储对应健身的初态动作与末态动作图像。 3. 修改videoprocess.py文件中的代码,flag模式选择部分,确保class_name与fitness_pose_images_in文件夹下的文件名一致。 4. 再次确认修改videoprocess.py中flag模式选择部分的代码,确保class_name与健身动作初始和结束状态图片的名字相匹配。 5. 修改trainingsetprocess.py文件中的代码,在flag模式选择部分注意 文件名 必须与fitness_pose_images_in文件夹下的文件名字保持一致。
  • 行为姿Demo
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    本Demo展示基于深度学习的人体行为分析及姿势识别技术,可精确捕捉并解析视频中的人物动作和姿态,广泛应用于安全监控、虚拟现实等领域。 行为分析Demo视频效果:请参考视频BV1tB4y1W7mq。