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基于人体骨骼点检测的俯卧撑计数方法研究-吴柯维

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简介：
本研究提出了一种基于人体骨骼点检测技术的俯卧撑动作自动计数方法，作者为吴柯维。该方法能够精准识别和统计俯卧撑运动次数，助力健身监控与评估。 一种基于人体骨骼点检测的俯卧撑计数方法-吴柯维

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  • 基于人体骨骼点检测的俯卧撑计数方法研究-吴柯维
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    本研究提出了一种基于人体骨骼点检测技术的俯卧撑动作自动计数方法，作者为吴柯维。该方法能够精准识别和统计俯卧撑运动次数，助力健身监控与评估。 一种基于人体骨骼点检测的俯卧撑计数方法-吴柯维
     
  • 人体骨骼关键点检测的综述
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    本综述全面探讨了人体骨骼关键点检测技术的发展历程、当前方法及未来趋势，涵盖了多种应用场景下的算法优化与挑战。 人体骨骼关键点对于描述姿态及预测行为具有重要作用，因此在动作分类、异常行为检测以及自动驾驶等领域的人体骨骼关键点检测是基础任务之一。近年来，随着深度学习技术的进步，该领域的性能得到了显著提升，并已被广泛应用于计算机视觉领域中。本段落主要介绍2D人体骨骼关键点的基本概念和相关算法，重点讨论基于深度学习的两种方法：自上而下的（Top-Down）和自下而上的（Bottom-Up）检测方式。
     
  • AlphaPose人体骨骼关键点检测代码
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    简介：AlphaPose是一款高效的人体姿态估计工具，专注于准确捕捉图像和视频中的人物骨骼关键点信息。此代码库提供了全面的功能和灵活的接口，适用于各类研究与开发项目。 基于Windows系统和Pytorch框架的人体骨骼关键点检测算法Alphapose源码准确度高于Openpose，并且已经过验证有效。
     
  • 人体骨骼关键点检测的综述(1)
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    本文为《人体骨骼关键点检测的综述》系列文章的第一篇，系统回顾了当前人体骨骼关键点检测技术的研究进展、主要方法及应用场景。 人体检测通常通过人体姿态估计来实现。这一过程涉及在图片中识别并连接已知的人体关键点，以确定人的姿势。这些关键点一般对应于具有较大活动范围的关节，如颈部、肩部、肘部、腕部、腰部、膝盖和脚踝等部位。 通过对这些关键点在三维空间中的位置进行计算，可以准确地估计人体的姿态。如果引入时间序列数据，在一段时间内观察这些关键点的位置变化，则能够更精确地分析姿态，并预测未来时刻的姿态变化，从而实现对人体行为的抽象分析，例如判断一个人是否正在打羽毛球。 人体姿态估计技术具有广泛的应用前景，包括体育健身、动作采集、3D试衣以及舆情监测等领域。
     
  • 动作识别研究——利用Kinect三维骨骼节点的方法.pdf
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    本文探讨了基于Kinect传感器三维骨骼数据的动作识别方法，旨在通过分析人体关键关节运动特征来提高动作分类精度。 近年来，基于人体动作识别的应用场景越来越广泛。为了提高识别效果，我们提出了一种利用三维骨骼节点进行人体动作识别的方法。通过使用Kinect等设备获取人体的骨骼关节点三维数据，并以臀部为原点重新构建坐标系；提取关键骨骼的数据信息并定义特征向量；根据行为树构造的动作表达式来实现序列化动作识别。实验结果显示，与现有算法相比，在五种预定义的人体动作中，我们提出的方法具有较高的准确率和较强的推广能力。
     
  • 人体骨骼图像的空域处理方法
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    本文提出了一种对人体骨骼图像进行空域处理的新方法，旨在提高医学影像中骨骼结构的清晰度和细节展现能力。通过优化算法，有效去除噪声并增强边缘检测，为临床诊断提供更精准的数据支持。 天津大学光电图像处理作业要求学生完成一系列与光电图像处理相关的任务和项目。这些作业旨在帮助学生深入理解和掌握相关理论知识及实践技能，并通过实际操作提升解决问题的能力。课程内容涵盖了从基础的光学成像原理到先进的数字图像处理技术等多个方面，鼓励同学们积极思考、动手实验并进行团队合作交流以共同进步。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的人体骨骼推理
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    本项目采用YOLOv5进行人体检测，并结合OpenCV实现精准的人体骨骼关键点识别与追踪，适用于运动分析、姿态评估等领域。 使用yolov5_pose 和 OpenCV 进行推理以识别人体骨骼。
     
  • Python开发的人体姿态健身计数系统（使用BlazePose和KNN算法，适用于俯卧撑、深蹲、引体向上、仰卧起坐）源码.zip
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    本项目提供一套基于Python开发的人体姿态健身计数系统源代码，采用BlazePose模型与KNN算法实现对俯卧撑、深蹲等四种常见健身动作的自动识别和计数。 【资源说明】Python开发基于BlazePose+KNN实现人体姿态健身计数源码（支持俯卧撑、深蹲 、引体向上、仰卧起坐）.zip 项目描述： 本项目实现了利用mediapipe的人体姿态识别技术进行AI自动健身计数的功能。具体包括以下动作：1、俯卧撑；2、深蹲；3、引体向上；4、仰卧起坐。 如何训练新的健身动作模型？ 1. 修改main函数。 2. 在fitness_pose_images_in文件夹下存储对应健身的初态和末态的动作图像。 3. 在videoprocess.py文件中修改flag模式选择部分，确保class_name与fitness_pose_images_in文件夹下的文件名一致。 4. 同样地，在trainingsetprocess.py文件中的flag模式选择部分也要进行相应的调整，注意保持一致性。 【备注】 1、资源内项目代码经过测试运行成功并确认功能正常后才上传，请放心下载使用！ 2、本项目适用于计算机相关专业的在校学生（如计科、人工智能、通信工程等）、老师及企业员工。同时也适合初学者学习进阶，可用于毕业设计项目、课程设计或作业演示。 3、如果有一定的基础，在此代码基础上可以进行修改以实现其他功能，也可以直接用于毕业设计和课设中。欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • 外骨骼机器人发展的研究综述
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    本文对外骨骼机器人的发展历史、关键技术及应用现状进行了全面梳理和分析，旨在为未来的研究提供参考。 外骨骼机器人研究发展综述及可穿戴式外骨骼机器人的国内外发展状况。