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Java实现的人体姿态识别系统,含动作评分与分析功能+源码+文档指导

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简介:
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。

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客服
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  • Java姿++
    优质
    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。
  • 姿算法+项目说明.zip
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    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
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    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。
  • 姿CNN Python代及项目南.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。
  • 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。
  • 基于TensorFlow姿
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    本项目利用TensorFlow框架开发人体姿态识别系统,通过深度学习算法处理图像数据,精准捕捉并分析人体关键点位置信息。 使用TensorFlow实现人体姿态识别涉及利用深度学习技术来检测图像或视频中的关键点,并通过这些关键点之间的连接描绘出人体的姿态。这一过程通常包括数据预处理、模型训练以及结果的后处理等步骤,其中TensorFlow提供了强大的工具和库支持,使得开发者可以轻松构建复杂的神经网络架构以完成这项任务。
  • 行为姿MATLAB.zip
    优质
    本资源提供一套基于MATLAB的人体行为姿态识别源代码,涵盖数据预处理、特征提取及分类算法实现等内容,适用于科研与学习。 该课题研究基于Matlab的异常行为检测技术。例如,在我国农村地区,许多空巢老人的孩子们常年在外打工。目前的监控系统只能被动地查看录像并回放画面,并不能对其中的信息进行判断或预警。本课题利用Matlab来分析和识别监控视频中的人体行为,一旦发现诸如快速奔跑、缓慢行走或者跌倒等异常情况时立即发出警告,以防止意外事件的发生。这项设计属于一种主动式的监控系统,并且包含有人机交互界面,需要有一定的编程基础才能使用。