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Pose Estimation using AUKF and UKF.zip_AUKF_AUKF and UKF_image pro

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简介：
本资源提供一种基于AUKF（自适应 Unscented Kalman Filter）和UKF（Unscented Kalman Filter）的图像姿态估计方法，适用于提高视觉定位精度。包含代码与实验数据。 该文件实现了自适应UKF和UKF算法对运动刚体的位姿估计，并使用噪声估计器在线估算过程噪声的均值和方差，从而避免了人为设定噪声统计特性的需求。

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  • Pose Estimation using AUKF and UKF.zip_AUKF_AUKF and UKF_image pro
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    本资源提供一种基于AUKF（自适应 Unscented Kalman Filter）和UKF（Unscented Kalman Filter）的图像姿态估计方法，适用于提高视觉定位精度。包含代码与实验数据。 该文件实现了自适应UKF和UKF算法对运动刚体的位姿估计，并使用噪声估计器在线估算过程噪声的均值和方差，从而避免了人为设定噪声统计特性的需求。
     
  • Human Pose Estimation with OpenCV and OpenPose MobileNet: Implementation Details...
    优质
    本文详细介绍了使用OpenCV和基于MobileNet的OpenPose模型进行人体姿态估计的技术细节与实现方法。 使用OpenPose MobileNet在OpenCV中执行人体姿势估计的方法如下： 运行代码进行测试： - 使用网络摄像头：`python openpose.py` - 用图像测试：`python openpose.py --input image.jpg` 调整置信度阈值： 可以通过添加参数 `--thr` 来增加或降低置信度阈值，例如：`python openpose.py --input image.jpg --thr 0.5` 注意事项： 我修改了代码以使用由提供的TensorFlow MobileNet Model ，而不是来自CMU OpenPose的Caffe Model 。 原始openpose.py文件仅使用超过200MB的Caffe Model，而Mobilenet只有7MB。 基本上，我们需要更改`cv.dnn.blobFromImage`并使用 `out = out[:, :19, :, :]` 进行调整。
     
  • Yoga Pose Estimation App: Utilizing Posenet and KNN Classifier for Real-Time Detection...
    优质
    本应用采用Posenet与KNN分类器实现瑜伽体式实时检测与评估，帮助用户纠正姿势，提高练习效果。 瑜伽姿势估计应用程序概述：该应用使用Posenet模型与KNN分类器实时检测用户进行的瑜伽动作，并将这些数据应用于自定义的数据集中以识别三种不同的瑜伽体式。此项目已部署在Heroku上，适用于所有移动设备和边缘计算环境。 背景动机： 该项目是我作为ShapeAI实习机器学习工程师的一部分工作成果。它有潜力成为一款理想的个人化在线瑜伽教练应用，利用人工智能技术来监测用户的动作并确保其健康与安全。 技术实现细节： 1. 前端部分：前端主要通过手机前置摄像头捕捉用户进行的姿势图像，并将这些图像传递给预训练于ml5.js中的Posenet模型。该过程会检测出人体的17个关键点位置，每个关键点有两个坐标值（x,y），共计34项数据。 2. 后端部分：这部分内容未在原文中详细展开，但通常后端将负责处理前端传递的数据，可能包括姿势识别、分类及反馈生成等功能。
     
  • Advoard Localization: Utilizing Kalman Filter for ROS Pose Estimation with UWB, Odom, and Lidar Data
    优质
    本文介绍了一种结合超宽带（UWB）、里程计和激光雷达数据的卡尔曼滤波方法，用于ROS平台的姿态估计，实现了高精度的Advoard定位。 在本项目中，我们的目标是开发一个能在ROS环境中运作并具备定位功能的系统。这些软件包已经在turtlebot3上进行了测试，但也可以安装到任何配备了超宽带测距传感器和里程计传感器的其他平台上使用。此外，该系统能够自动初始化机器人，并将初始姿态估计发送给导航堆栈，而无需在RViz窗口中手动进行设置。不过，请注意，在启用这项功能时需要配置LiDAR设备。AMCL模块同样依赖于初始姿势信息，因此这个特性对于实现完全自主的系统至关重要。目前我们提供了一个带有合成UWB数据的仿真程序包，并且可以调整以适应配备真实UWB传感器的实际机器人使用需求。 首先，请确保您至少拥有4个UWB传感器来支持系统的运行。
     
  • Real-Time Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields
    优质
    本文提出了一种使用部分亲和字段进行实时多人二维姿态估计的方法，显著提升了复杂场景下的姿态识别精度与速度。 《基于部分亲和场的实时多人二维姿态估计》一文介绍了使用部分亲和场进行实时多人体2D姿态估计的方法，旨在帮助研究此论文的朋友节省时间。
     
  • Real-Time Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields
    优质
    本文提出了一种利用部分亲和字段（PAF）进行实时多人二维姿态估计的方法，有效提升了复杂场景下人体关键点检测精度与速度。 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields 使用Part Affinity Fields进行实时多人二维姿态估计的源代码，包括open pose、caffe、python和matlab。
     
  • Introduction to Signal Detection and Estimation
    优质
    《信号检测与估计导论》是一本介绍信号处理领域中信号检测和参数估计基础理论的教材，适用于通信工程及相关专业的学习者。 《信号检测与估计导论》由H. Vincent Poor编写，是Springer出版社于1994年出版的第二版，并在随后进行了修正印刷。该书共有398页，文件格式为PDF。 IEEE Communications Magazine评价说：“学生们会发现这本书是一本非常有用、全面且易于理解的信号检测与估计技术入门书籍... 它使这一领域的理论变得对普通研究生来说易懂... 同时也是他们图书馆中的一个宝贵补充，作为关键概念和技巧的手册。” 此外，《数学评论》也对该书给予高度评价：“书中使用了许多图表来说明统计程序是如何实现的。该书组织得非常巧妙且实用，难度逐渐递增... 在解释每个结果的意义方面投入了极大的关注。”
     
  • Signal Detection and Parameter Estimation Principles
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    《信号检测与参数估计原理》一书深入探讨了信号处理中的关键理论和技术，涵盖信号检测及参数估计的基础概念、方法和应用。 Levy 写了一本关于信号检测的新书，是我在课堂上使用的教材。这本书叙述清晰，涵盖了该领域的主要课题，适合自学或作为课本使用。Amazon上有对该书的介绍。书中内容全面且易于理解，非常适合学习信号检测理论和技术的学生和研究人员参考。
     
  • Signal Detection and Parameter Estimation Principles
    优质
    《信号检测与参数估计原理》一书深入探讨了信号处理中的核心理论和技术，涵盖信号检测的基本概念、方法及参数估计的技巧，为读者提供全面的理解和应用指导。 《信号检测与参数估计原理》是一本经典的教程。
     
  • Signal Detection and Parameter Estimation Principles
    优质
    《信号检测与参数估计原理》是一本介绍信号处理中关键理论和技术的书籍，涵盖了从基础概念到高级主题的内容。 《信号检测与估计原理》是一本经典的教程。这本书深入浅出地讲解了信号检测和参数估计的基本理论和技术，是相关领域学习者的必备参考书。