Advertisement

基于OpenPose的标准化坐姿检测系统C++源码及项目文档(含结构流程图).zip

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


简介:
本资源提供了一个基于OpenPose的人体姿态识别系统,专注于标准化坐姿检测。包含详尽的C++源代码和项目文档,并附有清晰的结构流程图,便于学习与二次开发。 基于OpenPose实现的标准坐姿检测系统C++源码及项目使用说明(毕业设计)包含了不同坐姿的图片数据集,通过人工标注定义了标准坐姿与错误坐姿,并详细标注了每种错误姿势的关键问题点。该系统将错误坐姿分为三类:头部不正、身体不直和腰背弯曲。 收集的数据经过分类后进行分析,利用人体关键部位节点计算得出几项置信度较高的参数。考虑到设备限制及处理效率的问题,采用了单目视觉摄像的方式,并支持移动端与PC端的设计,在学习区域的前方放置摄像头即可使用该系统。 通过OpenPose获取的人体上身节点数据被进一步分析以确定标准坐姿的标准参量,随后将这些标准参量用于对比实际姿势。当检测到不正确的坐姿时(持续时间超过三秒),系统会发出语音提示来告知用户需要调整姿势;一旦用户的坐姿恢复为正确状态,则停止错误提醒。 该系统的功能包括基本的坐姿是否标准的判断以及在发现长时间不正确坐姿的情况下进行语音播报。此外,还实现了更换背景图片的功能以增强用户体验和视觉效果。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • OpenPose姿C++).zip
    优质
    本资源提供了一个基于OpenPose的人体姿态识别系统,专注于标准化坐姿检测。包含详尽的C++源代码和项目文档,并附有清晰的结构流程图,便于学习与二次开发。 基于OpenPose实现的标准坐姿检测系统C++源码及项目使用说明(毕业设计)包含了不同坐姿的图片数据集,通过人工标注定义了标准坐姿与错误坐姿,并详细标注了每种错误姿势的关键问题点。该系统将错误坐姿分为三类:头部不正、身体不直和腰背弯曲。 收集的数据经过分类后进行分析,利用人体关键部位节点计算得出几项置信度较高的参数。考虑到设备限制及处理效率的问题,采用了单目视觉摄像的方式,并支持移动端与PC端的设计,在学习区域的前方放置摄像头即可使用该系统。 通过OpenPose获取的人体上身节点数据被进一步分析以确定标准坐姿的标准参量,随后将这些标准参量用于对比实际姿势。当检测到不正确的坐姿时(持续时间超过三秒),系统会发出语音提示来告知用户需要调整姿势;一旦用户的坐姿恢复为正确状态,则停止错误提醒。 该系统的功能包括基本的坐姿是否标准的判断以及在发现长时间不正确坐姿的情况下进行语音播报。此外,还实现了更换背景图片的功能以增强用户体验和视觉效果。
  • OpenPose姿C++(毕业设计).zip
    优质
    本项目为毕业设计作品,提供了一种基于OpenPose的人体姿态识别技术来实现标准化坐姿自动检测的C++源代码。通过精确捕捉人体关键点信息,有效评估并指导用户保持正确的坐姿习惯。 本项目使用OpenPose实现了一个标准坐姿检测系统,并提供了C++源码(适用于毕业设计)。该项目收集了各种不同姿势的图片,并通过人工标注的方式定义了正确的坐姿与错误的坐姿,同时指出了每种错误姿势的关键点。将所有错误姿态分为三类:头部不正、身体不直和腰背弯曲。 在对数据进行分类分析后,我们总结出了一些具有较高置信度的问题参数,并通过计算人体上身节点来得出判断标准坐姿的依据。考虑到设备限制及运算量问题,项目采用了单目视觉摄像技术,可在移动端或PC端部署使用,在学习者正前方放置摄像头。 系统利用OpenPose采集的人体上半身关键点数据进行分析后输出相应的结果,并通过语音提示的方式向用户反馈其姿势是否标准(当坐姿不正确持续三秒钟时触发语音提醒)。
  • OpenPose姿与提醒矫正、演示视频.zip
    优质
    本资源包提供了一种利用OpenPose技术进行坐姿检测和实时纠正的方法,包含源代码、演示视频以及相关研究论文。 这是一个基于OpenPose的坐姿检测与提醒矫正项目源码、演示视频及论文集锦,该项目经导师审核并通过,在毕业设计评审中获得98分高分。此资源主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设或课程设计,并适合需要实战练习的学习者使用,同样也适合作为期末大作业的参考材料。
  • CenterNet旋转实现(Python).zip
    优质
    本资源提供了一个基于CenterNet框架的高效旋转目标检测算法实现,包含详细的Python代码和项目文档,适用于研究与学习。 该资源包含项目的全部源码,下载后可以直接使用!本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目,可作为参考资料学习借鉴。若将其用作“参考资料”,需要实现其他功能时,则需能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。资源内容基于CenterNet实现了旋转目标检测(算法python源码+项目说明)。
  • Yolov5人脸和数据).rar
    优质
    本项目提供了一个基于Yolov5的人脸目标检测解决方案,包含完整源代码、详细文档及训练数据集,适用于快速上手与研究开发。 资源内容为基于YOLOv5的人脸目标检测项目(包含完整源码、详细文档及数据)。该代码具备参数化编程特性,便于用户根据需求调整参数,并且编写思路清晰,配有详细的注释。 适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大专院校学生在课程设计或毕业设计中的使用。作者是一位资深算法工程师,在大公司有十年的工作经验,专注于Matlab、Python、C/C++及Java编程语言以及YOLO算法的仿真研究工作。他精通多种领域的算法仿真实验,包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化技术等,并欢迎与他人进行交流学习以促进共同进步和发展。
  • Openpose-pytorch姿与人体关键点识别开
    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。
  • 机器学习入侵说明 高分).zip
    优质
    本资源提供一个基于机器学习算法构建的高效入侵检测系统,包含详尽的源代码和使用指南。适用于网络安全研究与实践,有助于提升系统安全防护能力。 本资源中的源码已经过本地编译并确认可运行,评审分数达到95分以上。项目难度适中,并且内容已由助教老师审定,能够满足学习与使用需求。如有需要,您可以放心下载。 提供的资源包括基于机器学习的入侵检测系统及其配套的完整文档和源代码(高分项目)。
  • YOLOv5和DeepSort车辆完整设计).zip
    优质
    本资源提供了一套完整的基于YOLOv5和DeepSort算法实现的车辆检测与测速系统的源代码,包含详尽的设计文档和项目文件。 该项目是本科毕业设计项目,采用了YOLOv5目标检测算法和DeepSort目标跟踪算法相结合的方法,实现对车辆和行人的检测与跟踪,并能够实时测量移动物体的速度,在它们的上方显示速度信息。基于此系统可以进行二次开发,例如道路车辆超速检测抓拍系统、行人闯红灯告警系统以及车辆闯红灯抓拍系统等应用。适用于毕业设计、课程作业及各种人工智能比赛等领域使用。项目环境搭建完成后可直接运行,欢迎下载和学习。
  • YOLOv8CPN人体姿Python说明
    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。
  • TensorFlow.jsYOLOv5实时和说明).rar
    优质
    本项目为一个使用TensorFlow.js实现的YOLOv5实时目标检测应用,包含完整源代码及详细说明文档,适用于网页端部署与开发学习。 资源内容:基于TensorFlow.js的YOLOv5实时目标检测项目(包含完整源码、详细说明文档及数据)。 代码特点: - 参数化编程设计,参数设置简便灵活。 - 代码结构清晰,注释详尽易懂。 适用对象:适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业大学生课程设计和毕业设计使用。 作者介绍:一位在大公司担任资深算法工程师的专业人士,在Matlab、Python、C/C++及Java等多个编程语言领域拥有超过十年的工作经验。擅长于计算机视觉技术的应用,包括但不限于目标检测模型的开发与优化、智能优化算法的研究实施以及神经网络预测等领域,并且具备丰富的信号处理、元胞自动机理论应用实践背景知识和图像处理技能,在智能控制策略制定方面也积累了大量宝贵的实战案例;同时在路径规划及无人机相关领域也有深入研究。欢迎感兴趣的同行交流探讨学习机会。