Advertisement

基于OpenPose的标准化坐姿检测系统C++源码(毕业设计).zip

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


简介:
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)。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • OpenPose姿C++).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C++及项目文档(含结构流程图).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。
  • Yolov5与OpenPose人体姿摔倒识别及数据集().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。
  • OpenPose姿与提醒矫正、演示视频及论文.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。
  • YOLOv3 口罩.zip
    优质
    本项目为毕业设计作品,提供了一套基于YOLOv3框架的口罩检测系统源代码。该系统旨在高效准确地识别图像和视频中的人脸及佩戴的口罩情况,助力公共安全与健康防护。 毕业设计:基于 YOLOv3 的口罩检测系统源码.zip
  • ESP32环境C/C++实现(.zip
    优质
    本项目为毕业设计作品,旨在利用ESP32微控制器开发一个环境监测系统。通过C/C++编程实现了对温湿度、光照强度等参数的采集和分析,并提供数据上传功能。 毕业设计采用C/C++编程实现基于ESP32的环境检测器系统的设计与开发,并附有详细的开发文档及使用指南。该监测设备利用BME280传感器读取温湿度等数据,通过封装阿里云物联网平台上的MQTT连接功能进行配置和通信,同时搭载实时操作系统FreeRTOS,并在Arduino(PlatformIO IDE)环境中进行开发。 系统简介: 主控芯片采用ESP32,使用Arduino作为嵌入式开发环境。此外,还采用了阿里生活物联网飞燕的云端服务与前端展示技术结合的方式——即通过Java实现后端服务、微信小程序和Node-RED Dashboard呈现监测数据等信息,最终构建了一个简易但功能全面的环境检测器。 主要功能包括: 1. WIFI配网:ESP32作为服务器提供网页界面进行网络配置。 2. 天气API获取:利用HTTP请求从天气平台获取实时气象信息,并使用ArduinoJSON库处理相关数据。 3. MQTT客户端接入阿里云物联网平台,仅需输入三元组(设备名、产品密钥和设备密钥)即可完成连接设置。 4. Blinker客户端用于与第三方语音助手进行联动操作,如通过小米小爱同学等智能音箱控制环境监测器的工作状态或查询信息。 5. 环境数据采集:传感器BME280负责温度湿度等相关参数的测量;MQ-2气体浓度检测模块则用来获取特定气体含量。 6. OLED显示功能:在OLED显示屏上直观展示各项监控指标,便于用户实时了解环境状况。
  • ESP32家用空气C/C++实现及).zip
    优质
    本项目为基于ESP32开发板的家庭空气质量监测系统的设计与实现,采用C/C++编程语言。系统能够实时采集并分析室内PM2.5、温湿度等数据,并通过Wi-Fi上传至服务器进行远程监控和数据分析。项目附带完整源代码及文档,适用于毕业设计或科研参考。 本毕业设计项目采用C/C++语言,在ESP32平台上实现家用空气检测系统的设计与开发,并提供了详细的开发文档及使用指南。硬件部分基于安信可科技的NodeMCU-32S控制板,集成了DHT11温湿度传感器、ZE08-CH2O甲醛传感器、ZPH02空气粉尘传感器等模块。此外还配备了0.96英寸OLED显示屏、触摸按键以及WS2812B灯带,并结合了雾化器和风扇设备用于改善室内空气质量,同时使用继电器进行控制。 系统通过阿里云物联网平台实现数据传输与通信功能,在前端部分则利用微信小程序及Web界面为用户提供交互式体验。
  • 智能姿深度学习.zip
    优质
    本资源包含用于开发智能坐姿检测系统所需的深度学习代码,旨在通过摄像头实时分析使用者的坐姿,并给予纠正建议以促进健康办公和学习环境。 深度学习智能坐姿检测系统项目源码.zip (由于原内容仅有文件名重复出现多次,在删除了不必要的链接和联系信息后,仅保留此句以保持语义不变)
  • 深度学习智能姿与实现(含、数据集及模型)- 新项目.zip
    优质
    本项目为毕业设计作品,旨在通过深度学习技术开发智能坐姿检测系统。该系统能自动识别并评估用户坐姿的正确性,并提供改善建议。资源包含源代码、训练数据集及模型文件,适合相关研究与应用开发参考使用。 本资源提供了毕业设计项目《基于深度学习的智能坐姿检测系统设计与实现》的相关源码、数据集及模型文件。该项目是个人毕设作品,在答辩评审中获得了95分的成绩,代码已经过调试测试并确保可以运行。 该资源适用于计算机科学、通信工程、人工智能和自动化等专业领域的学生、教师或从业者使用,并且非常适合用于学习进阶知识。项目具有较高的参考价值,不仅可用于期末课程设计或大作业的完成,还可以作为毕业设计的基础。 对于基础能力较强的学习者而言,在原有基础上进行修改调整以实现不同功能是完全可行的。欢迎下载本资源并交流探讨,共同进步和成长。