Advertisement

姿势检测实战 —— OpenPose 实现多人大规模 2D 姿态识别项目

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目运用OpenPose框架实现大规模多人场景下的二维姿态识别，旨在提供一套高效、准确的人体动作分析解决方案。 基于 OpenPose 的实时多人二维人体姿态估计方法采用了一种非参数化表示方法，称为 Part Affinity Fields（PAFs），用于学习将图像中的身体部位与个体关联起来。该系统是一个 Bottom-up 的人体姿态估计系统。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 姿势检测实战 —— OpenPose 实现多人大规模 2D 姿态识别项目
    优质
    本项目运用OpenPose框架实现大规模多人场景下的二维姿态识别，旨在提供一套高效、准确的人体动作分析解决方案。 基于 OpenPose 的实时多人二维人体姿态估计方法采用了一种非参数化表示方法，称为 Part Affinity Fields（PAFs），用于学习将图像中的身体部位与个体关联起来。该系统是一个 Bottom-up 的人体姿态估计系统。
     
  • Python-实时多人姿势检测项目(Keras版)
    优质
    本项目使用Keras框架实现了一个实时多人姿势检测系统，能够准确捕捉并跟踪视频流中多个人的姿态。 实时多人姿势检测项目的Keras版本。
     
  • 开放姿势识别OpenPose与火柴人模型
    优质
    简介：开放姿势识别（OpenPose）技术能够实时检测图像或视频中的人物关键点，构建出类似火柴人的姿态模型，广泛应用于人体动作分析、虚拟现实等领域。 人体姿态识别技术OpenPose能够生成火柴人图像，用于检测并追踪人体关键点，在计算机视觉领域有广泛应用。
     
  • 基于Openpose-pytorch的姿态检测与人体关键点识别开源项目
    优质
    本项目采用Openpose-pytorch框架，致力于提供高效准确的人体姿态检测和关键点识别解决方案，支持多种应用场景。 项目文件结构如下： - `image` - 测试图像 - `model` - 已训练好的模型权重 - `notebooks` - 原理笔记 - `src` - 算法源码 - `demo.py` - 测试图像的示例程序 - `demo_camera.py` - 用于测试摄像头的程序 - `demo_video.py` - 测试视频的程序 OpenPose在人体关键点（即骨架）提取和识别方面非常有效，可以在此基础上进行其他场景检测或功能开发。
     
  • 人工智能项目实践：基于Yolov5的人体检测与OpenPose的姿态检测实现摔倒检测.zip
    优质
    本项目结合了YOLOv5人体检测和OpenPose姿态估计技术，旨在开发一套高效准确的摔倒检测系统，适用于智能家居、安全监控等领域。 在进行摔倒检测的项目实践中，结合了YOLOv5的人体检测与OpenPose的姿态识别技术。 运行`runOpenpose.py`脚本后，仅执行open pose部分可以获得人体的关键点图，并将其保存至datatest文件夹中以供后续.jit模型训练使用。关键点图的具体保存路径可以在`pose.py`中的draw方法最后进行调整设置。 通过运行`detect.py`脚本，则首先利用YOLOv5算法完成目标检测，当识别到人时，在该脚本的第169行增加了依据边框宽高比判断的功能（后续可根据需求自行修改），随后根据坐标信息截取人体图片并提交给OpenPose进行姿态分析。 此外，在`runOpenpose.py`文件的第159行也加入了一些限制条件，以增强检测结果的有效性与准确性。这些限制同样可以根据实际需要进行调整优化。 如果计划扩展至其他姿势类型的识别，则需遵循以下步骤： 1. 收集相关图片素材并执行`runOpenpose.py`脚本生成对应的关键点图； 2. 根据特定需求对关键点图分类，分别放置在datatrain和datatest文件夹内； 3. 最后运行`action_detecttrain.py`进行模型训练。
     
  • 人体姿势识别
    优质
    人体姿势识别是指利用计算机视觉技术分析图像或视频中的个体姿态和动作的技术。该领域广泛应用于安全监控、虚拟现实及运动医学等领域，旨在准确捕捉并解析人类身体语言，为智能交互提供重要信息支持。 人体姿态识别是利用计算机视觉技术来理解图片或视频中人物的身体动作与姿势的一种方法。这项技术通过定位并确定人体各部位的坐标（如头部、四肢）以实现对人的运动状态的理解。 CVPR会议在2017年发布了一篇关于实时多人人体姿态估计的重要论文，该算法受到深度学习爱好者的广泛关注和研究兴趣。文中提出的“Top-down Approach”方法首先采用人体检测技术定位图像中的每个人，并随后单独估算每个个体的姿态。“Parts Detection + Parts Association”的具体实现方式包括识别关键点（如眼睛、耳朵等）以及通过某种关联机制将这些点组合成完整的人体姿态。 该论文还引入了“Part Affinity Fields”这一概念，用以更精确地连接各个身体部位。由于人体运动时可能会出现遮挡现象，“Part Affinity Fields”的使用有助于算法推断出被遮挡的部位位置，从而提高姿态估计准确性。 此外，研究强调了实时性的需求：该方法能够在无跟踪的情况下逐帧处理动态场景中的人体姿态识别，并在保证精度的同时实现高速度的数据处理。这表明其不仅适用于学术研究，也具有潜在的实际应用价值。 值得一提的是，这项研究成果得到了卡内基梅隆大学的支持和贡献；其中一位作者曹哲是Facebook人工智能研究所的实习生，体现了该领域理论与实践相结合的趋势。 对于深度学习的研究者而言，这篇论文展示了如何将卷积神经网络（CNN）应用于关键点检测、递归神经网络（RNN）用于时间序列数据处理等多个知识点的实际应用。此外，它还涉及到模型训练和后处理等技术层面的内容。 综上所述，这项研究揭示了人体姿态识别领域的未来方向，如关键点定位、部位亲和力预测以及实时性要求等方面，并为深度学习在计算机视觉领域的发展提供了新的思路与实践案例。
     
  • OpenPose：开放姿态识别系统
    优质
    简介：OpenPose是一种先进的计算机视觉模型，能够实时进行多人姿态估计与面部关键点检测，在科研和工业界均有广泛应用。 构建类型为Linux, MacOS 和 Windows 的建置状态代表了第一个实时多人系统，该系统可以在单个图像上联合检测人体、手部、面部及脚的关键点（总共135个关键点）。此项目由多个贡献者共同完成，并且持续维护中。没有OpenPose是不可能实现的。 我们还要感谢所有支持和参与项目的人员。在前面的内容中展示了全身2D姿势估计的结果，包括身体、脸部和手部等部分。测试了OpenPose视频序列中的功能表现，并进行了脸部及手部3D姿势重建与估计的测试工作。 此外，还介绍了使用Unity插件进行的OpenPose 3D模块测试运行时分析。我们展示了三个可用的姿势估计库（在相同的硬件条件下）之间的推理时间比较：包括OpenPose、Alpha-Pose（快速Pytorch版本）和Mask R-CNN。结果显示，OpenPose的运行时是恒定的，而Alpha-Pose及Mask R-CNN则有所不同。
     
  • 人体姿势检测
    优质
    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。