Advertisement

基于深度学习OpenPose的人体姿态检测项目源码（适用于老年人行为监护，涵盖站立、坐下、躺下及跌倒等动作）- 数据集与模型.7z

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

简介：
本项目提供了一个基于深度学习OpenPose的人体姿态检测系统源代码，特别针对老年人的行为监控设计。数据集包含多种姿势如站立、坐立和摔倒，以帮助监测并预防意外事故。 资源包含基于深度学习OpenPose实现的人体姿态检测项目源码（适用于老年人的行为监护功能，包括站立、坐下、躺下及摔倒的识别）。文件名为“人体姿态检测项目源码(老年人的行为监护，站，坐，躺，以及摔倒)_数据集_模型.7z”。该资源内含操作说明文档。建议首先安装Anaconda和PyCharm环境。 项目的两个主要部分包括： 1. 一个线性预算的算法模块（计算完成后进入下一个模块）。这部分代码位于demo_my.py文件中，并且可以直接运行，最终结果将以json格式保存。 2. 每个算法单独开启一个队列。相关代码在webcam_demo_my.py中，同样支持直接运行。 项目所需环境需求请参考requirements.txt文件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于深度学习OpenPose的人体姿态检测项目源码（适用于老年人行为监护，涵盖站立、坐下、躺下及跌倒等动作）- 数据集与模型.7z
    优质
    本项目提供了一个基于深度学习OpenPose的人体姿态检测系统源代码，特别针对老年人的行为监控设计。数据集包含多种姿势如站立、坐立和摔倒，以帮助监测并预防意外事故。 资源包含基于深度学习OpenPose实现的人体姿态检测项目源码（适用于老年人的行为监护功能，包括站立、坐下、躺下及摔倒的识别）。文件名为“人体姿态检测项目源码(老年人的行为监护，站，坐，躺，以及摔倒)_数据集_模型.7z”。该资源内含操作说明文档。建议首先安装Anaconda和PyCharm环境。 项目的两个主要部分包括： 1. 一个线性预算的算法模块（计算完成后进入下一个模块）。这部分代码位于demo_my.py文件中，并且可以直接运行，最终结果将以json格式保存。 2. 每个算法单独开启一个队列。相关代码在webcam_demo_my.py中，同样支持直接运行。 项目所需环境需求请参考requirements.txt文件。
     
  • 基于深度学习OpenPose的人体姿态检测项目源码（适用于老年人行为监护，包括站立、坐下、躺下及摔倒）- 数据集与模型.zip
    优质
    本项目提供基于深度学习OpenPose算法的人体姿态检测源代码和数据集，特别适用于老年人看护场景。涵盖多种姿势如站立、坐立、平卧以及意外跌倒的识别功能，旨在保障老人安全。 在现代科技的推动下，深度学习已经成为人工智能领域的重要支柱之一，在计算机视觉任务如人体姿态检测方面发挥了巨大作用。OpenPose是由CMU与Facebook AI Research联合开发的一个开源库，它使用深度学习技术进行实时多人关键点检测，并且能够同时定位图像中的人体、面部和手部的多关节。 本项目专注于利用OpenPose技术实现老年人行为监护系统，包括识别站立、坐下、躺下以及摔倒等重要动作。其核心技术是基于一种称为多分支卷积神经网络（Multi-Branch Convolutional Neural Network）的设计，每个分支专门负责检测特定类型的特征点，如身体、脸部或手部的关键点。 项目流程涵盖从数据预处理到模型训练和实时姿态检测的完整环节。我们使用了包含老年人在不同活动状态下的图片的数据集进行训练与验证，并通过缩放、归一化以及标注关键点等步骤完成数据预处理工作，确保输入格式符合OpenPose的要求。然后利用OpenPose提供的预训练模型进行迁移学习或根据需求微调模型以优化特定行为的识别能力。 在部署阶段，系统会实时捕获视频流并应用经过训练的模型逐帧检测姿态信息。通过分析输出的关键点坐标变化，可以准确地判断老年人的动作状态，并结合其他传感器数据（如加速度计和陀螺仪）进一步提高识别效果与可靠性。 最后，项目提供了详细的使用说明文档来帮助开发者快速上手及根据实际需求调整参数设置。本项目的实施展示了深度学习OpenPose在人体姿态检测领域的强大应用潜力，特别是在老年护理方面可以提升老年人的生活质量并为智慧养老提供技术支持。随着技术的不断进步和发展，我们期待未来能够看到更多创新的应用服务于社会各个领域。
     
  • 人体行为数据集，涵盖跌倒和站立等动作
    优质
    本数据集收录了丰富的人体行为样本，特别聚焦于跌倒与站立两大类动作，为行为识别研究提供了宝贵资源。 Yolov5 在检测跌倒方面的效果最好，其次是坐立动作的识别，此外还能识别奔跑与下蹲的动作。
     
  • Y8N人体状态检测，涵盖站立、奔跑、跌倒、坐下和蹲下五种模式
    优质
    Y8N人体状态检测系统能够精准识别包括站立、奔跑、跌倒、坐下及蹲下在内的五大人体活动模式，为用户提供全面的人体状态监测与安全保障。 在IT行业中，人体状态检测是一种重要的计算机视觉技术，在安全监控、健康监护以及运动分析等领域得到广泛应用。本段落将详细解析人体状态检测Y8N系统，该系统能够识别五种基本的人体活动：站立、奔跑、跌倒、坐下和蹲下。这一系统的实现依赖于先进的深度学习算法YOLO（You Only Look Once）的变种——YOLOV8NANO，以及ONNX（Open Neural Network Exchange）和OpenCV的DNN模块。 YOLOV8NANO是针对低功耗设备优化的一个轻量化版本，在保持较高检测精度的同时降低了计算资源的需求。该系列的核心优势在于其实时性，能够在单次前向传播过程中同时预测图像中的多个目标。在YOLOV8的基础上进一步小型化后，它更加适合嵌入式设备的应用场景，如智能手机、无人机或物联网设备。 ONNX作为一项跨框架的神经网络模型交换标准，使得不同深度学习框架之间可以共享和迁移训练好的模型。在这个系统中，将YOLOV8NANO训练得到的模型转换为ONNX格式后，在多种平台和语言下都能使用该模型进行人体状态检测，包括C++、Python以及Android环境。 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的工具集，其DNN模块则提供了对深度学习模型的支持。通过它可以在OpenCV中加载并执行ONNX模型以实现实时的人体状态识别。无论是利用C++还是Python接口调用API，开发者都可以方便地将人体行为检测功能集成到自己的应用程序里。 对于Android平台上的开发人员而言，可以使用Java或Kotlin API来调用OpenCV的DNN模块运行模型，并实现在移动设备上进行实时的人体状态识别。这为构建智能安防、健康监测等应用提供了可能，例如老人跌倒监控和体育训练辅助场景中的运用。 人体状态检测Y8N系统集成了高效的YOLOV8NANO模型、跨平台的ONNX格式以及强大的OpenCV DNN工具，在多种应用场景中提供灵活且高效的人体行为识别解决方案。无论是桌面软件开发还是服务器应用，甚至是移动端的应用程序都可以借助这一技术实现对人体动态精准捕捉和理解，从而推动计算机视觉在实际生活中的广泛应用。
     
  • Python跌倒检测与OpenPose站立行为识别
    优质
    本研究利用Python开发跌倒检测系统，并结合OpenPose人体姿态估计技术实现对人类站立行为的有效识别，旨在提高老年人和特殊群体的安全保障。 Python摔倒检测与跌倒检测OpenPose站立行为检测0基础部署项目的视频教程提供了一个全面的学习资源，适合初学者了解并实践该项目。教程涵盖了从安装环境到实际应用的全过程指导。
     
  • 基于YoloV8的姿态检测：坐立和跌倒动作的评估（附源码）
    优质
    本项目采用YoloV8模型实现姿态检测，专注于识别坐立与跌倒等关键动作。提供详细代码以供研究及应用开发参考。 目标检测模型的典型代表包括YOLO、SSD和Yolo等。这些方法采用基于回归的思想，在输入图像的多个位置直接预测出区域框坐标和物体类别，具有快速识别速度，并且与faster R-CNN相当的准确率。本实例项目基于yolov8n-pose预训练模型实现人的站立、跌倒和坐姿的姿态估计。
     
  • 基于MATLAB的人体行为识别（含坐、蹲、躺、站等多姿态及GUI界面）
    优质
    本项目利用MATLAB开发人体行为识别系统，涵盖坐、蹲、躺、站立等多种姿势，并设计了直观的图形用户界面(GUI)，便于数据处理与分析。 基于MATLAB的人体行为识别系统设计包括坐、蹲、躺、站立等多种姿势的识别功能，并配备有图形用户界面（GUI）。这是我在大二期间完成的一门课程设计项目。
     
  • 老年人跌倒姿势数据
    优质
    本研究关注于收集并分析老年人在不同情况下的跌倒姿势数据，旨在通过这些信息改善预防措施和设计更加安全的生活环境。 老人跌倒的姿态数据包可以通过数据转化成四元数来实现姿态描述。
     
  • 基于Yolov5与OpenPose的人体姿态检测摔倒识别源码及数据集（毕业设计）.zip
    优质
    本资源包含基于YOLOv5和OpenPose的人体姿态检测算法实现，用于自动识别人体摔倒事件。适用于计算机视觉领域的研究和毕业设计项目，提供完整源代码与相关数据集。 该项目是基于Yolov5与OpenPose的人体姿态检测系统实现摔倒检测的个人高分毕业设计项目源码，并已通过导师指导认可并严格调试确保可以运行。如果需要进行其他姿势的检测，可按照以下步骤操作： 1. 收集相关图片数据。 2. 运行runOpenpose.py文件以获取人体关键点图。 3. 将这些关键点图像根据需求分类放置在data/train和 data/test目录下。 4. 最后运行action_detect/train.py进行训练。 下载并使用时请放心，源码与全部所需数据均已包含。
     
  • 基于MATLAB的视频中人体行为姿态识别（包括跌倒检测、GUI设计及行走和站立状态）
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一套系统，能够有效识别视频中的身体动作姿态，涵盖跌倒检测与用户界面设计，并分析个体在行走与站立时的状态。 在MATLAB环境中进行视频中的行为人姿势识别，包括跌倒检测、GUI界面设计以及行走和站立状态的分析。