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基于YOLOv8及CPN的多目标人体姿态检测Python源码与文档说明

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简介:
本项目提供基于YOLOv8和CPN的人体姿态识别Python代码及详尽文档,支持多目标实时姿态估计,适用于各类视频监控与智能交互场景。 项目介绍: 本项目基于YOLOv8和CPN(Cascaded Pyramid Network)技术实现了一个多目标人体姿态识别应用,能够实时检测视频中的人体十七个关键点。 该资源中的源码是作者的毕业设计作品,所有代码均已成功测试并通过答辩评审获得高分。请放心下载使用! 1. 所有项目代码在上传前均经过详细的功能性和运行性测试。 2. 适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程等)的学生、教师及企业员工进行学习和研究,同时也适用于初学者提升技能水平。此资源可用于毕业设计、课程作业或作为项目的初步演示材料。 3. 具有一定编程基础的学习者可以在现有代码的基础上进行修改与扩展,以实现更多功能,并可应用于各种学术和个人项目中。 下载后请先阅读README.md文件(如存在),仅供学习和参考之用,请勿用于商业目的。

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客服
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  • YOLOv8CPN姿Python
    优质
    本项目提供基于YOLOv8和CPN的人体姿态识别Python代码及详尽文档,支持多目标实时姿态估计,适用于各类视频监控与智能交互场景。 项目介绍: 本项目基于YOLOv8和CPN(Cascaded Pyramid Network)技术实现了一个多目标人体姿态识别应用,能够实时检测视频中的人体十七个关键点。 该资源中的源码是作者的毕业设计作品,所有代码均已成功测试并通过答辩评审获得高分。请放心下载使用! 1. 所有项目代码在上传前均经过详细的功能性和运行性测试。 2. 适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程等)的学生、教师及企业员工进行学习和研究,同时也适用于初学者提升技能水平。此资源可用于毕业设计、课程作业或作为项目的初步演示材料。 3. 具有一定编程基础的学习者可以在现有代码的基础上进行修改与扩展,以实现更多功能,并可应用于各种学术和个人项目中。 下载后请先阅读README.md文件(如存在),仅供学习和参考之用,请勿用于商业目的。
  • Yolov8实例分割姿跟踪
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    本项目采用先进的YOLOv8模型进行高效目标检测和实例分割,并结合人体关键点检测技术实现连续帧间的人体姿态精准跟踪。 基于YOLOv8的目标检测、实例分割以及人体姿态目标跟踪系统,支持BOTSORT和ByteTrack算法,并使用RTSP协议作为视频输入源。该系统包含模型与代码,开箱即用。
  • BlazePoseKNN姿健身计数Python.zip
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    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。
  • Python虚假新闻
    优质
    本项目提供了一套基于Python语言开发的虚假新闻多模态检测系统源代码和详尽的文档说明,旨在帮助研究者与开发者有效识别并分析图文结合形式下的不实信息。 本项目提供基于Python的虚假新闻检测多模态识别源代码及详细文档。所有代码均配有详尽注释,即使是编程新手也能轻松理解并使用。 该项目曾获得导师的高度认可,并在毕业设计、期末大作业以及课程设计中取得了优异的成绩。下载后只需简单部署即可立即投入使用。无论是作为个人项目还是学术研究,此项目都具备极高的实用价值和参考意义。 该代码包内含完整的系统功能及美观的操作界面,确保用户能够轻松上手并享受便捷的管理体验。此外,所有代码均已经过严格的调试与测试工作,以保证项目的稳定运行和高效性能。
  • OpenCV实现yolov5-pose姿估计(含C++Python
    优质
    本项目采用OpenCV集成YOLOv5-Pose模型进行实时目标检测和人体姿态估计,并提供C++和Python版本源码,适用于多种应用场景。 目标检测是计算机视觉领域的重要课题,旨在识别图像中的物体并确定其位置与类别。以下是关于目标检测的详细解释: 一、基本概念 目标检测的任务在于解决“这是什么?在哪里?”的问题,即在图像中定位具体的目标,并准确判定它们所属的分类。由于不同类型的物体具有多样的外观、姿态及形状变化,加之光照条件和遮挡因素的影响,使得这一任务成为计算机视觉领域中的重大挑战之一。 二、核心问题 目标检测涵盖以下几方面的关键难题: 1. 分类:判断图像内的对象属于哪个类别。 2. 定位:明确物体在图片上的具体位置。 3. 尺寸:考虑不同尺寸的物体情况。 4. 形状:处理各种形状各异的目标。 三、算法分类 基于深度学习技术的目标检测方法主要分为两类: 1. Two-stage(两阶段)算法,首先生成可能包含目标区域的候选框,然后通过卷积神经网络进行类别识别。这类算法包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等。 2. One-stage(单阶段)算法,则直接利用特征提取来预测物体的位置与分类信息,无需预先生成提议区域。代表性的One-stage方法有YOLO系列(如YOLOv1至YOLOv5)、SSD以及RetinaNet。 四、算法原理 以著名的YOLO模型为例,它将目标检测任务视为回归问题,并通过一次划分输入图像为多个网格来直接预测边界框和类别概率。该系统采用卷积网络提取特征并使用全连接层输出结果,其结构通常包括一系列的卷积层与全连接层。 五、应用领域 目标检测技术已广泛应用于各个行业,极大地便利了人们的日常生活。例如,在安全监控方面,它被用于商场、银行等场所以保障公共安全;在自动驾驶中,则帮助车辆识别道路上的各种障碍物和行人,确保行驶的安全性。
  • YOLOv8AI自瞄项Python
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    本项目提供基于YOLOv8的AI自瞄系统完整Python源码与详尽文档,旨在实现高效目标检测与自动瞄准功能,适用于游戏辅助开发研究。 关注我的Instagram账号@eng_zakaria_karim。我分享了一个绕过EAC的yolov8系列AI自瞄项目,支持yolov5、yolov7、yolov8和yolox,并使用tensorrt技术。该项目包括目标检测+yolov8+源码+运行调试等内容,获得了很多好评。此外,我还会分享有关yolov8源代码的信息和其他相关内容。
  • BlazePoseKNN姿健身计数Python算法(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。
  • BlazePoseKNN姿健身计数Python算法(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。