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基于OPENCV4和OPENPOSE的抬头举手检测

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简介：
本项目利用OpenCV4与OpenPose技术开发了一种高效的抬头举手动作检测系统，适用于远程教育、在线会议等场景，极大提升了互动体验及参与度。 只需要使用OpenCV4及以上版本，在每15帧进行一次检测。通过比较手臂Y轴的两个点来判断是否举手；通过分析头部和颈部的Y坐标来判断低头或抬头的动作。

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  • 基于OPENCV4和OPENPOSE的抬头举手检测
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    本项目利用OpenCV4与OpenPose技术开发了一种高效的抬头举手动作检测系统，适用于远程教育、在线会议等场景，极大提升了互动体验及参与度。 只需要使用OpenCV4及以上版本，在每15帧进行一次检测。通过比较手臂Y轴的两个点来判断是否举手；通过分析头部和颈部的Y坐标来判断低头或抬头的动作。
  • Python版本的抬头举手检测
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    本项目为基于Python开发的抬头举手检测系统，利用计算机视觉技术自动识别用户在视频中的抬头和举手动作，适用于在线教育场景中学生参与度监测。 使用OpenCV 4.0及以上版本，在Python环境下进行开发，并计划将来转换为C++版本。项目将调用OpenPose模型来检测特定的关键点位置，包括识别抬头、低头和举手的动作。当前每帧的CPU推理时间约为3秒，如果启用OpenCV DNN模块中的OPENCL端，则可以实现大约两倍的速度提升。
  • 基于OpenCV4和QT5的口罩检测实现.7z
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    本项目为一个利用OpenCV4和QT5技术开发的口罩检测系统。通过计算机视觉识别人脸并判断是否佩戴口罩，旨在提高公共安全和个人健康防护水平。项目文件以7z格式打包提供。 基于OpenCV实现口罩检测功能，可以实时检测人脸是否佩戴口罩，并使用QT设计GUI界面。所需环境包括openVINO（加速）、OpenCV4和QT5。
  • 基于人脸识别的课堂抬头率检测系统.zip
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    本项目开发了一套基于人脸识别技术的课堂教学专注度监测系统，能够自动识别学生是否正视前方，旨在提高教学效率和学生的参与度。通过分析学生的抬头率，为教师提供实时反馈，并帮助学校管理者评估教学质量。该系统以非侵入性的方式收集数据，确保用户隐私安全。 本次设计并实现了一个简易的抬头率检测系统，通过调用摄像头获取教室的实时图像，并进行人脸识别。结合数据库中的选课人数数据，可以计算出该堂课的实时抬头率。此外，我们还设计了UI操作界面，方便管理人员浏览和管理相关信息。详细内容可参考相关文档或报告。
  • 举手动作的目标检测数据集
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    该数据集专注于收集和标注包含各种情境下人物做出举手动作的图像及视频资料，旨在促进手势识别与行为理解领域的研究进展。 包含上千张举手图片以及通过labelimg工具框选后生成的xml文件，类别分为handsup和other。
  • 利用Python人脸识别技术检测课堂抬头率【100012267】
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    本项目运用Python编程结合先进的人脸识别技术，专注于监测课堂教学中学生的抬头率，旨在提高教学互动性和学习效率。通过分析学生在课堂上的参与度，提供数据支持帮助教师优化授课方式和课程安排，以促进更高效的学习环境。项目编号为【100012267】。 本项目设计并实现了一个简易的抬头率检测系统。该系统通过调用摄像头获取教室实时图像，并进行人脸识别。结合数据库中的选课人数数据，计算出课堂上的实时抬头率。此外，我们还开发了UI操作界面，便于管理人员浏览和管理相关信息。项目内容包括：运行所需的全部源码（支持 ipython 和 py 两种文件格式，均可独立完整运行）、用于人脸识别的训练好的模型文件以及进行测试所需要的图片和数据。
  • 基于Yolov3_SPP的头盔检测
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    本研究采用改进型YOLOv3-SPP算法进行头盔佩戴情况的实时检测，旨在提高目标检测精度与效率。 此代码包含了电车戴头盔数据集（该数据集由本人手动从多个来源收集并标注）。训练完成后，可以对佩戴头盔和不佩戴头盔的图片进行检测，并使用PyQT编写了GUI界面，可以通过可视化操作读取图片信息并对是否佩戴头盔进行检测。
  • 基于MATLAB的头盔检测.zip
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    本项目为一个基于MATLAB开发的头盔检测系统，旨在通过图像处理技术自动识别和定位头盔位置，以提升安全监测效率。 基于MATLAB的安全帽检测系统通过先定位脸部来实现对安全帽的准确识别，因为安全帽通常穿戴在头部面部以上的位置。因此，该方法首先确定人脸位置，然后再进行安全帽的具体检测。
  • 基于OpenCV的人头检测方法
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    本文介绍了一种利用OpenCV库实现的人头自动检测方法，通过图像处理和机器学习技术提高人头识别精度与效率。 该程序应用于公交、汽车、车站商场等人流密集场所的人头检测，并能计算指定入口区域的HIST结果以判断人头进出数量。此系统能够同时识别最多两人进入或离开的情况，采用基于随机霍夫变换（RHT）的方法进行人头检测。 具体来说，通过利用人体头部轮廓近似圆形的特点，使用Canny算子提取图像边缘并获得目标轮廓；然后应用RHT算法对独立曲线进行圆检测，并标识出相应的人头。实验结果显示该方法具有较高的识别率、较快的速度以及广泛的适用范围。
  • 人工智能项目实践：基于Yolov5的人体检测与OpenPose的姿态检测实现摔倒检测.zip
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    本项目结合了YOLOv5人体检测和OpenPose姿态估计技术，旨在开发一套高效准确的摔倒检测系统，适用于智能家居、安全监控等领域。 在进行摔倒检测的项目实践中，结合了YOLOv5的人体检测与OpenPose的姿态识别技术。 运行`runOpenpose.py`脚本后，仅执行open pose部分可以获得人体的关键点图，并将其保存至datatest文件夹中以供后续.jit模型训练使用。关键点图的具体保存路径可以在`pose.py`中的draw方法最后进行调整设置。 通过运行`detect.py`脚本，则首先利用YOLOv5算法完成目标检测，当识别到人时，在该脚本的第169行增加了依据边框宽高比判断的功能（后续可根据需求自行修改），随后根据坐标信息截取人体图片并提交给OpenPose进行姿态分析。 此外，在`runOpenpose.py`文件的第159行也加入了一些限制条件，以增强检测结果的有效性与准确性。这些限制同样可以根据实际需要进行调整优化。 如果计划扩展至其他姿势类型的识别，则需遵循以下步骤： 1. 收集相关图片素材并执行`runOpenpose.py`脚本生成对应的关键点图； 2. 根据特定需求对关键点图分类，分别放置在datatrain和datatest文件夹内； 3. 最后运行`action_detecttrain.py`进行模型训练。