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使用NANOEDGE.AI工具在LAT1204+应用笔记中实现人体姿态识别

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简介:
本应用笔记详述了如何利用NANOEDGE.AI工具,在LAT1204平台上高效开发和部署人体姿态识别系统,助力智能设备感知与交互革新。 NanoEdge AI 库是由 Cartesiam 开发的人工智能静态库,能够帮助客户生成可以直接在嵌入式 Arm Cortex 处理器上运行的 .a 静态库文件。 2021 年 ST 收购了 Cartesiam,这使得 ST 在人工智能领域的生态系统更加完善,并且大幅降低了使用 STM32 开发 AI 应用程序的难度。通过 NanoEdge AI Studio,用户只需要具备基本的人工智能概念知识并提供相应的数据,就可以从众多算法库中找到最适合自己的应用算法。 NanoEdge AI Studio 具备以下特点: - 拥有强大的人工智能库搜索引擎。 - 专为嵌入式开发者设计。 - 抽象化了数据科学和机器学习的过程,降低了开发难度。 - 可以快速部署机器学习,并且可以与任何 C 代码兼容。 - 相较于传统的机器学习方法,使用最少的数据量。 本段落将介绍 NanoEdge AI Studio 的使用方式,并演示一个简单的人体姿态识别应用。

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  • 使NANOEDGE.AILAT1204+姿
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    本应用笔记详述了如何利用NANOEDGE.AI工具,在LAT1204平台上高效开发和部署人体姿态识别系统,助力智能设备感知与交互革新。 NanoEdge AI 库是由 Cartesiam 开发的人工智能静态库,能够帮助客户生成可以直接在嵌入式 Arm Cortex 处理器上运行的 .a 静态库文件。 2021 年 ST 收购了 Cartesiam,这使得 ST 在人工智能领域的生态系统更加完善,并且大幅降低了使用 STM32 开发 AI 应用程序的难度。通过 NanoEdge AI Studio,用户只需要具备基本的人工智能概念知识并提供相应的数据,就可以从众多算法库中找到最适合自己的应用算法。 NanoEdge AI Studio 具备以下特点: - 拥有强大的人工智能库搜索引擎。 - 专为嵌入式开发者设计。 - 抽象化了数据科学和机器学习的过程,降低了开发难度。 - 可以快速部署机器学习,并且可以与任何 C 代码兼容。 - 相较于传统的机器学习方法,使用最少的数据量。 本段落将介绍 NanoEdge AI Studio 的使用方式,并演示一个简单的人体姿态识别应用。
  • 基于TensorFlow的姿
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    本项目利用TensorFlow框架开发人体姿态识别系统,通过深度学习算法处理图像数据,精准捕捉并分析人体关键点位置信息。 使用TensorFlow实现人体姿态识别涉及利用深度学习技术来检测图像或视频中的关键点,并通过这些关键点之间的连接描绘出人体的姿态。这一过程通常包括数据预处理、模型训练以及结果的后处理等步骤,其中TensorFlow提供了强大的工具和库支持,使得开发者可以轻松构建复杂的神经网络架构以完成这项任务。
  • C#使OpenVINO部署PP-TinyPose姿代码
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    本项目利用C#编程语言结合Intel OpenVINO工具套件,高效实现PP-TinyPose模型的人体姿态识别功能,并提供详细的部署指导和示例代码。 【测试环境】 - Visual Studio 2019 - .NET Framework 4.7.2 或者 .NET Framework 4.8 - OpenCvSharp 4.8.0 无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行。
  • 基于MATLAB的姿(100%可
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    本项目基于MATLAB开发人体姿态识别系统,通过分析图像或视频数据,准确捕捉并解析人体动作,适用于运动科学、虚拟现实等领域研究。 本教程使用MATLAB软件完成了人体姿态检测的代码搭建、训练及评估过程,并且利用训练好的模型可以进行单人或多人的人体姿态检测任务。可以在B站关注“小洋葱UP主”查看相关的代码教学视频。
  • 姿(值得下载)
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    人体姿态识别是一款功能强大的应用程序,能够精准捕捉和分析人体动作,适用于运动科学、医疗康复及虚拟现实等多个领域。立即下载体验先进技术带来的便捷与高效! Python结合OpenCV与OpenPose可以实现人体姿态估计(即人体关键点检测)。相关代码的详细解释可以在网上找到,例如在博客中有一篇文章对此进行了详细的讲解。不过,在这里不直接提供链接,请自行搜索相关信息以获取更多细节和示例代码。
  • 姿的理论、创新与模型
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    本研究探讨了人体姿态识别技术的核心理论,介绍了最新的创新方法,并展示了如何通过构建高效模型来实现精准的姿态检测和跟踪。 基于关键点的人体姿态识别主要分为静态人体姿态识别与动态人体姿态识别两个方面。总体而言,该技术面临的主要挑战包括: 1. **位移尺度变换**:不同相机角度下捕获到的姿态关键点的空间位置及视角方向存在差异。 2. **大小尺度变换**:由于个体行为的差异性,相同的人体姿态在尺寸大小和表观形状上不尽相同。 3. **噪声与缺失问题**:人体姿态检测可能导致骨骼关键点丢失或漂移等现象。 4. **视频区域分割**:需要有效地区分运动中的人体姿态语义视频。 本段落将从以下几个方面进行探讨: 1. 引言 2. 相关内容 3. 模型设计 4. 实验分析 5. 总结
  • 强大的算法姿估计
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    本研究探讨了先进算法在人体姿态估计领域的应用,通过深度学习等技术提高姿态识别精度与效率,为智能监控、虚拟现实等领域提供技术支持。 一种用于人体姿态估计的强大算法能够检测并定位人体的四肢、躯干及头部的位置,以支持更高层次的数据分析。提供的文件列表包括:parse_matlab目录及其内部的所有相关脚本与数据文件,如parseHorse.m, condenseLRResp.m等,并且包含一些辅助函数和工具,例如在util子目录下的imvq16.m、printSegs.m等。此外还有用于模型训练及测试的数据文件,比如horseModel.mat 和 peopleModel.mat 等。这些资源共同支持算法的实现与评估过程。
  • HRNet-works: 姿估计的HRNet
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    本文介绍了HRNet在人体姿态估计算法中的应用实践。通过详细分析和实验验证,展示了HRNet框架在处理复杂人体姿态方面的优越性能。 2020年7月5日的消息来自Towards Data Science平台,介绍了HRNet与HigherHRNet在人体姿态估计中的应用。同年3月12日的支持消息提到对CrowdPose数据集的培训及测试支持;而2月份则有CHRPR2020会议接受HigherHRNet的相关报道。自去年11月起,代码和模型已经发布,并预告了更高版本的发布计划。 文章提出了一种新的自底向上的人体姿态估计方法——HigherHRNet,用于通过高分辨率特征金字塔学习尺度感知表示,以应对人体姿态估计算法在处理尺寸变化时所面临的挑战。这种方法配备有训练期间使用的多分辨率监督和推理阶段采用的多分辨率聚合技术,可以有效解决多人姿势估计中的比例问题,并且能够更精确地定位关键点。