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人体骨骼关键点检测的综述

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简介：
本综述全面探讨了人体骨骼关键点检测技术的发展历程、当前方法及未来趋势，涵盖了多种应用场景下的算法优化与挑战。 人体骨骼关键点对于描述姿态及预测行为具有重要作用，因此在动作分类、异常行为检测以及自动驾驶等领域的人体骨骼关键点检测是基础任务之一。近年来，随着深度学习技术的进步，该领域的性能得到了显著提升，并已被广泛应用于计算机视觉领域中。本段落主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，重点讨论基于深度学习的两种方法：自上而下的（Top-Down）和自下而上的（Bottom-Up）检测方式。

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  • 人体骨骼关键点检测的综述
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    本综述全面探讨了人体骨骼关键点检测技术的发展历程、当前方法及未来趋势，涵盖了多种应用场景下的算法优化与挑战。 人体骨骼关键点对于描述姿态及预测行为具有重要作用，因此在动作分类、异常行为检测以及自动驾驶等领域的人体骨骼关键点检测是基础任务之一。近年来，随着深度学习技术的进步，该领域的性能得到了显著提升，并已被广泛应用于计算机视觉领域中。本段落主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，重点讨论基于深度学习的两种方法：自上而下的（Top-Down）和自下而上的（Bottom-Up）检测方式。
     
  • 人体骨骼关键点检测的综述(1)
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    本文为《人体骨骼关键点检测的综述》系列文章的第一篇，系统回顾了当前人体骨骼关键点检测技术的研究进展、主要方法及应用场景。 人体检测通常通过人体姿态估计来实现。这一过程涉及在图片中识别并连接已知的人体关键点，以确定人的姿势。这些关键点一般对应于具有较大活动范围的关节，如颈部、肩部、肘部、腕部、腰部、膝盖和脚踝等部位。 通过对这些关键点在三维空间中的位置进行计算，可以准确地估计人体的姿态。如果引入时间序列数据，在一段时间内观察这些关键点的位置变化，则能够更精确地分析姿态，并预测未来时刻的姿态变化，从而实现对人体行为的抽象分析，例如判断一个人是否正在打羽毛球。 人体姿态估计技术具有广泛的应用前景，包括体育健身、动作采集、3D试衣以及舆情监测等领域。
     
  • AlphaPose人体骨骼关键点检测代码
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    简介：AlphaPose是一款高效的人体姿态估计工具，专注于准确捕捉图像和视频中的人物骨骼关键点信息。此代码库提供了全面的功能和灵活的接口，适用于各类研究与开发项目。 基于Windows系统和Pytorch框架的人体骨骼关键点检测算法Alphapose源码准确度高于Openpose，并且已经过验证有效。
     
  • 关键点检测算法综述
    优质
    本文为读者提供了一个关于关键点检测算法的全面回顾与分析。从经典方法到最新的深度学习技术，文章深入探讨了各种关键点检测算法的核心思想、实现方式以及应用场景，并对当前研究趋势进行了展望。适合于计算机视觉领域的学者和从业者阅读参考。 关键点检测领域包括人脸关键点检测、人体关键点检测以及特定类别物体（如手骨）的关键点检测等多种类型。其中，人体骨骼关键点检测是一个热门且具有挑战性的研究方向，在自动驾驶等领域有广泛应用前景。本段落将重点介绍人体关键点检测的相关内容。 人体骨骼关键点的识别是许多计算机视觉任务的基础，例如姿态估计、行为识别、人机交互、虚拟现实、智能家居和无人驾驶等应用领域中都离不开它。由于人类身体柔韧性强，可以呈现各种姿势，并且任何部位的变化都会产生新的姿态；加之关键点可见性受姿势变化、穿着情况及视角等因素影响较大，同时还会受到遮挡与光照条件的影响，因此人体骨骼关键点检测成为了计算机视觉领域的难题之一。 本段落的主要内容包括： 1. 单人2D人体骨骼关键点检测算法 2. 多人2D人体骨骼关键点检测算法 3. 3D人体骨骼关键点检测算法 Heatmap是一种表示方法，它将每一类坐标用一个概率图来展示。对于图像中的每个像素位置，都会给出一个概率值以表明该位置属于对应类别关键点的可能性大小。通常情况下，距离目标关键点越近的像素其概率接近于1；而远离目标的关键点则会逐渐降低到0左右的概率值。具体实现方式可以通过二维高斯函数等模型来模拟，并且当同一个像素与不同类别的多个关键点存在较近距离时，则需要进行相应的处理以确保算法的有效性。
     
  • 外骨骼机器人发展的研究综述
    优质
    本文对外骨骼机器人的发展历史、关键技术及应用现状进行了全面梳理和分析，旨在为未来的研究提供参考。 外骨骼机器人研究发展综述及可穿戴式外骨骼机器人的国内外发展状况。
     
  • Android Demo：人脸检测与人脸关键点检测及人体检测.zip
    优质
    本资源为Android平台的人脸和人体检测Demo，包含人脸关键点识别功能，适用于开发者学习与应用集成。 人脸检测、人脸关键点检测（包括5个人脸关键点）以及人体检测的Android实现支持多种算法模型。这些模型不仅能够进行单独的人脸或人体检测，还能够同时完成对人脸与行人的识别任务。
     
  • 可控人体骨骼模型
    优质
    可控人体骨骼模型是一款先进的三维模拟软件，它能够精确再现人体骨骼结构，并支持用户对各个关节进行自由操控和研究。此工具广泛应用于医学教育、物理治疗及动画设计领域。 一个可控制的人体骨骼模型的OpenGL实现以及3DS文件的加载。
     
  • 基于人体骨骼点检测的俯卧撑计数方法研究-吴柯维
    优质
    本研究提出了一种基于人体骨骼点检测技术的俯卧撑动作自动计数方法，作者为吴柯维。该方法能够精准识别和统计俯卧撑运动次数，助力健身监控与评估。 一种基于人体骨骼点检测的俯卧撑计数方法-吴柯维
     
  • 人体姿态估计(关键点检测).rar
    优质
    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。
     
  • Python中提取AlphaPose骨骼关键点信息的方法
    优质
    本文章介绍了如何在Python环境下使用AlphaPose库提取人体姿态估计中的骨骼关键点信息，并提供了具体的应用示例和代码实现。 利用Python实现从Alphapose提取骨骼关键点信息，并将这些关键点数据存储到txt文件中。