Advertisement

利用YOLOV8N-POSE进行跳绳计数

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

简介：
本项目采用YOLOv8n-pose模型实现跳绳动作检测与计数，通过高效的人体姿态识别技术自动统计跳绳次数，适用于运动监测和健身指导场景。 基于YOLOV8N-POSE的跳绳计数方法利用了先进的目标检测技术来准确地识别并计算跳绳动作的数量。这种方法通过优化模型参数，在保持较低计算成本的同时，实现了高效的运动监测与分析功能，特别适用于体育锻炼和健康监测场景中对跳绳活动的具体量化需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用YOLOV8N-POSE进行跳绳计数
    优质
    本项目采用YOLOv8n-pose模型实现跳绳动作检测与计数，通过高效的人体姿态识别技术自动统计跳绳次数，适用于运动监测和健身指导场景。 基于YOLOV8N-POSE的跳绳计数方法利用了先进的目标检测技术来准确地识别并计算跳绳动作的数量。这种方法通过优化模型参数，在保持较低计算成本的同时，实现了高效的运动监测与分析功能，特别适用于体育锻炼和健康监测场景中对跳绳活动的具体量化需求。
     
  • Python跳绳计数，通过视频检测跳绳次数
    优质
    本项目利用Python开发视频分析程序，自动识别并统计跳绳动作次数，旨在为用户提供高效、准确的运动监测工具。 Python跳绳计数，通过视频检测来统计跳绳的个数。
     
  • yolov8n-pose模型 pt版本
    优质
    YOLOv8n-Pose pt版是一款基于PyTorch框架优化的人体姿态估计工具，采用轻量级网络结构，在保持高效推理速度的同时，提供精准的姿态识别能力。 yolov8n-pose.pt
     
  • 利用ABAQUS进行钢丝绳扭矩分析
    优质
    本研究运用ABAQUS软件对钢丝绳承受的扭矩进行了详细模拟和分析，探讨了其力学行为及失效机制。 钢丝绳的结构与性能直接影响提升系统的安全可靠性。当钢丝绳扭转后会产生不均匀应力分布，从而加速磨损并导致失效。通过建立不同捻向纤维绳芯的钢丝绳模型，并使用有限元软件ABAQUS验证了这些模型的有效性；随后对各种不同的捻向钢丝绳进行了分析。结果表明：在同等扭矩下，右同向捻钢丝绳所承受的力量大于右交互捻钢丝绳。并且，交互捻性能优于同向捻，在这两种不同捻向的钢丝绳中应力分布都不均匀，并且表现出一定的规律性。
     
  • 数字电路课程设计——跳绳计数器
    优质
    本项目为《数字电路》课程的一部分，设计并实现了一个智能跳绳计数器。该装置能够准确记录用户的跳跃次数，并具备显示功能，帮助用户更好地跟踪运动数据和提升健身效果。 数字电路课程设计-跳绳计数器 包含运行文件、电路图与报告。
     
  • 跳绳计数小程序的源代码：skiping
    优质
    跳绳计数小程序(skiping)是一款便捷实用的健身辅助工具，通过记录用户跳绳次数，帮助监测运动效果和进度。此程序简单易用，适合各年龄段健身爱好者使用。 孩子上小学后，每天的作业里有一项是1分钟跳绳。作为家长陪他跳的同时计数，但往往容易忘记或者分心，于是萌生了开发一个辅助小程序的想法。 这个小程序的功能很简单：倒计时并记录孩子的跳跃次数。经过一周多的时间努力，终于完成了一个完整版本的小程序。页面设计由同事帮忙制作，总共只有两个页面： 1. 倒计时功能看似简单，但实现起来却花费了不少时间。 2. 小程序按钮点击时会发出声音提醒。 3. 使用了小程序云开发来存储数据。 4. 部分页面逻辑的处理。 在尝试使用网上找到的各种倒计时期间的代码后发现它们或多或少都有些问题。最初参考的一个项目中，通过递减的方法实现时间计算容易出现误差（偏快或偏慢）。一开始我用setTimeout方法循环调用来完成倒计时功能，但很快遇到了内存溢出的问题。后来改用了setInterval解决了这个问题。 按钮声音的实现则是利用了wx.createInnerAudioContext这个API, 具体使用可以参考官方文档。小程序云开发为这种小型应用提供了极大的便利性。
     
  • 利用MATLAB进行细胞计数
    优质
    本研究介绍了一种基于MATLAB开发的自动化细胞计数方法，通过图像处理技术精确识别和量化显微镜下的细胞数量，提高生物医学研究效率。 用MATLAB实现细胞计数功能，能够对粘连细胞进行计数。
     
  • 使用yolov8n-pose.onnx下载yolov8n-pose.pt
    优质
    本文章介绍了如何将yolov8n-pose模型从.onnx格式转换为.pt格式，方便用户进行姿势识别任务的研究和应用。 YOLOv8n-Pose是基于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测模型的一个变体，专门用于人体姿态估计任务。它在原有的YOLOv8基础上进行了优化，能够同时完成物体检测与关键点定位的任务，这对于实时的人像分析和交互式应用非常有用。 YOLO系列以其高效性和实时性能著称，在单次前向传播中就能实现目标检测功能，避免了传统方法中的区域提议和分类步骤。而YOLOv8n-Pose进一步增强了这一能力，增加了对人体关键点的识别，如头部、肩部、肘部等部位的关键点定位信息，使其在人像分析、动作识别以及运动分析等领域展现出广泛的应用潜力。 `.pt` 和 `.onnx` 文件是两种常用的模型格式。其中，`.pt` 文件是由PyTorch框架保存的模型权重文件，包含了模型参数和结构的信息；而ONNX（Open Neural Network Exchange）格式则是跨平台的标准，便于不同深度学习环境之间的交换使用。将YOLOv8n-Pose转换为ONNX格式后，在不支持PyTorch的环境中如C++、JavaScript或TensorFlow中也可以运行该模型。 下载了YOLOv8n-Pose的`.pt`和`.onnx`文件之后，可以进行如下操作： 1. **加载与推理**：在支持PyTorch的环境下可以直接使用 `.pt` 文件进行预测；对于 `.onnx` 格式的文件，则需通过ONNX库来实现模型的加载及推理逻辑。 2. **评估性能**：利用测试数据集对模型精度如mAP（平均精度）和关键点检测准确性等指标进行全面评价。 3. **实时应用**：将该姿态识别功能集成到视频处理系统中，应用于诸如健身指导、虚拟现实交互等领域。 4. **优化与调整**：根据实际应用场景的需求进行剪枝或量化操作以减少资源消耗并提升运行效率；或者使用 `.pt` 文件作为起点对模型进行微调来适应特定任务的要求。 5. **部署实施**：将模型部署到边缘设备如嵌入式系统或是手机上，实现离线或低延迟的关键点识别功能。 在应用YOLOv8n-Pose时需要注意以下几点： - **预处理步骤**: 输入图像通常需要进行尺寸调整、归一化以及可能的色彩空间转换以满足模型输入要求。 - **后处理流程**：输出结果包括关键点坐标和置信度，需通过非极大值抑制（NMS）和阈值筛选等手段获取最终的结果。 - **硬件兼容性**: 确保计算资源能够支持YOLOv8n-Pose的运算需求，并根据具体应用场景选择合适的设备进行部署。 结合目标检测与姿态识别功能于一体的YOLOv8n-Pose模型，为开发者提供了强大的工具，在多个领域中实现高效且精准的人体分析。通过深入理解其工作原理和使用方式，我们可以更好地利用这些技术推动相关领域的进步与发展。
     
  • COCO-Human-Pose:利用COCO 2017数据集训练堆叠式沙漏模型进行人体姿态估计
    优质
    COCO-Human-Pose采用COCO 2017数据集，通过优化堆叠式沙漏模型实现高效精确的人体关键点检测与姿态估计。 基于COCO数据集的人体姿势估计 本项目是SENG 474数据挖掘课程的一部分，旨在利用深度神经网络进行人体姿态估计的研究与开发。 问题概述： 人体姿态估计（HPE）是指识别图像中关键身体部位，并据此构建出相应的人体模型。这项技术的应用范围广泛，在电影、游戏等娱乐产业用于动画制作；在安全监控领域，则可能被用来通过视频追踪个体身份信息；此外，手势识别也是其重要分支之一，能够帮助将手语翻译为文字或语音信号。 然而，人体姿态估计面临着众多挑战：包括人体外观与体型的多样性、环境光照的变化、物体遮挡问题（尤其是关节间的自我遮挡）、复杂的人体骨骼运动特性以及2D图像固有的信息损失等。这些难题促使研究者们不断探索新的方法和技术以提高HPE系统的准确性和鲁棒性，从而为该领域带来更多的创新和学习机会。
     
  • 在React中利用hashHistory进行带有参数的GET方式跳转
    优质
    本文介绍如何在React应用中使用hashHistory实现带参数的GET请求页面跳转，适用于需要处理URL查询参数的前端开发者。 在主页router中使用HashRouter引入hashHistory。 传参示例如下： ```javascript import { HashRouter } from react-router-dom; btnClick() { hashHistory.push({ pathname: apartmentReserve + yourApartmentId, query: { name: yourApartmentname, price: yourApartmentprice } }); } ``` 或者通过`to`属性传参： 点击按钮跳转时，可以使用上述方法进行参数传递。