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基于 Openpose 实现人体动作识别

人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。 其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型,它们都是采用自顶向下的检测方法,而Openpose作为姿态识别的经典项目是采用的自底向上的检测方法,主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类 在多人目标姿态识别方面,历史上常见的方法有通过自顶而下的候选关键点查找并结合空间联系优化算法匹配人物以及通过建立部分亲和字段的方法实现关键点检测到人体骨架连接等等。 在此次的模型中通过调用轻量级的openpose模型进行人体姿态识别,其主要的方法是通过openpose获取人体各个骨骼关键点位置,然后通过欧氏距离进行匹配两个骨骼来具体检测到每一个人,对于常见检测中骨骼关键点的缺失可以通过上一帧的骨骼信息进行填充 1.1 Openpose环境的构建 openpose是依赖于卷积神经网络和监督学习实现人体姿态评估算法,其主要的优点在于适用于多人二维且较为精准和迅速的识别开源模型。

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Zynq-7000 人体肤色识别

Zynq-7000 人体肤色识别 1 背景知识 在肤色识别算法中,常用的颜色空间为Ycbcr,Y代表亮度,cb代表蓝色分量,cr代表红色分量。 2.1 肤色识别IP的介绍 ? 从总体模块图可以看到首先实现rgb颜色空间转ycbcr颜色空间,其次实现肤色识别。 2.3 实验结果 ? 实验原图1 ? 实验原图2 ? 实验结果图1 ? 实验结果图2 结果分析:从实验原图和实验结果来看,肤色识别模块将某些非肤色部分也识别称肤色,这里我们需要改变的对肤色进行判定的条件: Cb > 77 && Cb < 127 Cr > 133 && Cr < 173 调整cb和cr分量的阈值来达到最佳的肤色识别效果。

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    基于LSTM-CNN的人体活动识别

    来源:DeepHub IMBA本文约3400字,建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。 人体活动识别(HAR)是一种使用人工智能(AI)从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时,人们佩戴的传感器(智能手表、手环、专用设备等)就会产生信号。 人类活动识别有各种各样的应用,从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。 在本文中,我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。 机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务,而我们这里需要做的是端到端的学习,简化了启发式手动提取特征的操作。

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    基于LSTM-CNN的人体活动识别

    人体活动识别(HAR)是一种使用人工智能(AI)从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时,人们佩戴的传感器(智能手表、手环、专用设备等)就会产生信号。 人类活动识别有各种各样的应用,从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。 在本文中,我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。 在本文中,我将使用LSTM (Long - term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)来识别下面的人类活动: 下楼 上楼 跑步 坐着 站立 步行 概述 机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务,而我们这里需要做的是端到端的学习,简化了启发式手动提取特征的操作。

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    行为识别——基于骨架提取人体关键点估计的行为识别

    行为识别——骨架提取/人体关键点估计 我们可以通过深度学习,检测到一个人,但是那个人在做什么我们不知道。所以我们就想让神经网络既检测到人,又知道他在做什么。也就是对这个人的行为进行识别。 那我们要怎么得到人体的骨架呢。 人体姿态估计的算法已经出了好几年了,现在都已经在研究3D姿态了。 我这里就找了几个2D人体关键点估计的算法,然后讲讲他们在做行为识别会出现的一些问题。 Mobilepose mobilePose就是用轻量级网络来识别人体关键点,而且大部分都是单人姿态估计。 然后说下提取骨架后,行为识别的方法。以前做的时候想了很多方法,当然也研究了很多论文和博客,能够做个总结。 基于单帧图像的骨架: 人体骨架的数据,(坐标点或者向量)进行训练。 LSTM :参考这篇,人体骨架检测+LSTM。

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    GAN提高人体识别准确率

    论文地址https://arxiv.org/abs/1701.07717内容简介 这篇文章的主要贡献是只使用原始数据集进行半监督学习,提高行人重识别的Baseline。 rank-1 accuracy=83.97%, mAP=66.07% 在在CUHK03上rank-1 accuracy = 84.6%, mAP = 87.4% 如下图: 思考: 一开始并没有弄清行人重识别的概念 ,一直按照分类的思想去理解,论文有很多不能理解的地方,后来查阅资料,还有数据集了解到行人重识别一般指图像检索而不是图像分类。

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    【讲座预告】利用NVIDIA Maxine识别人体姿势

    利用NVIDIAMaxine识别人体姿势 Time: 2022/05/19  8:00pm~~9.30pm Duration: 1.5h Course Description: 随着AI技术的发展,数字内容创建业务也变得越来越火热 而在这些功能背后,离不开姿势识别,人脸特征点识别,虚拟背景,现实增强等技术的支持。 NVIDIA Maxine是一套GPU加速的SDK,它用人工智能重塑了音频和视频,提升了标准麦克风和摄像头的能力。 使用一个标准的摄像头,使实时身体姿态识别成为可能。能够让您享受有趣、迷人的AR效果。 Webinar您可以了解到: NVIDIA Maxine的功能 NVIDIA Maxine 的API接口 在Windows平台上利用NVIDIAMaxine进行开发 示例:利用NVIDIAMaxine搭建一个人体姿势识别系统 对于图像识别,目标的检测与跟踪完成过多种解决方案。曾经参与GPU 版气象模式GRAPES,是其主要研发者。 扫描二维码报名: 点击阅读原文,了解更多社区讲座 更多关于姿态识别

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    Python调用腾讯云人体分析实现识别行人

    人体分析 腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测、行人重识别(ReID)等服务。 支持识别图片或视频中的半身人体轮廓,并将其与背景进行分离;支持通过人体检测,识别行人的穿着、体态等属性信息,实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。 image.png Python调用腾讯云人体分析实现识别行人 过程分析:先上连接大家看一下腾讯的产品 腾讯云的人体分析网址 1.工具 腾讯云的API需要调用的是网上的图片,返回的结果是一串稍微复杂的信息 2.问题 python要画图只能对本地文件画图,而腾讯云的人体分析API需要的是线上的图片(即链接),所以这里我就把线上的图片下载下来放在本地,然后python就可以画图了,所以其实是同一张图。 (可以参照我上一篇文章,把图片上传到对象存储的桶里) 3.步骤总结: 调用腾讯云人体分析API->对返回的数据进行处理并存储->用Python的第三方库画图,框出行人。

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    基于人体骨架的行为识别【附PPT与视频资料】

    关注文章公众号 回复"司晨阳"获取PPT资料 视频资料可点击下方阅读原文在线观看 导读 ---- 基于人体骨架的行为识别是一个重要而且具有挑战性的计算机视觉任务。 人体图像视频不仅包含了复杂的背景,还有光照变化、人体外貌变化等不确定因素,这使得基于图像视频的行为识别具有一定的局限性。 相比图像视频,人体骨架视频可以很好地克服这些不确定因素的影响,所以基于人体骨架的行为识别受到越来越多的关注。 Introduction ---- 近几年基于人体骨架的行为识别已经有很多工作,这些工作在公开数据库上的精度都有很好的提升,但是仍然有一些问题没有解决:1、人的运动是由各个part协调完成的,如行走不仅需要腿的运动 以提升网络对细节行为的理解,不仅加速了网络的收敛,而且可以明显提升行为识别精度。 Experiments ---- 所提出的方法在两个行为识别数据集上验证了有效性,取得了当前最好的识别精度。

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    HuBMAP: 识别人体肾脏组织图像中的肾小球

    人体有大约37万亿个细胞,而对细胞的研究有助于我们理解生命进而改善人类的健康。

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    基于人体骨骼点的动作识别

    基于骨骼点的动作识别 (Skeleton-based Action Recognition) 旨在从一系列时间连续的人体骨骼点中识别正在执行的动作。 相较于 RGB 帧或光流,人体骨骼这一模态与人体动作天然更密切,且更加紧凑。 因此,人体骨骼模态在各类动作识别任务中有广泛的应用。 基于骨骼点的动作识别的动作识别,往往具有比基于其他模态的算法更轻量,更具泛化性的特点。 MMAction2 中提供了以下大部分数据集由 HRNet 提取的 2D 人体关键点,这种方式提取的人体骨骼质量较高,在各个数据集上都可以取得良好的性能。 数据预处理 OpenPose 是一个标注人体的关节(颈部,肩膀,肘部等),连接成骨骼,进而估计人体姿态的算法。

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    博客 | Github开源人体姿态识别项目OpenPose中文文档

    logo OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学(CMU)基于卷积神经网络和监督学习并以caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。 OpenPose项目Github链接:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose 为了便于中国开发者学习CMU开源人体姿态识别项目, Translattor: Tommy in Tongji Univerisity Opensource Software Association 人体姿态识别与估计的应用场景:抖音尬舞机、体育动作教学、 一些人体姿态识别案例案例: 《芳华》文工团跳舞视频片段:人体姿态识别 ? 《芳华》文工团跳舞视频片段:人体姿态识别 《叶问》武打视频片段:人体姿态识别 ? 《叶问》武打视频片段:人体姿态识别 内容 特点 最近更新 效果 安装、重装、卸载 快速启动 输出 增加运算速度以及基准测试 向我们提供出错信息和反馈 作者和项目贡献者 引用 授权协议 特点 功能:

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    SAP最佳业务实践:MM–采购报价(128)-3报价

    4.2 ME4S报价请求清单 在此活动中,显示刚刚创建的报价请求。 角色:采购员 后勤-物料管理-采购-询价/报价-报价邀请-清单显示-按汇总号 1. 用于汇总号的所有报价请求已列出。 在菜单后勤-物料管理-采购 -询价/报价 -询价-清单显示-… (ME4L、 ME4M 等等)中其他清单选择将提供其他分组的清单。 4.3 ME47维护报价 在此活动中,维护供应商的不同报价,并将其作为对报价请求的答复。 可以维护没有采购信息记录的所有供应商的报价,供应商 CPDL(一次性供应商)除外。 角色:采购员 后勤-物料管理-采购-询价/报价-报价-维护 1. 在 维护报价: 初始屏幕屏幕上,输入第一个 RFQ 编号(从以前步骤中获得)并选择 总览: 2. 为所有RFQ/报价重复执行这些步骤。 创建并查看报价。 为了能从多个供应商进行对照,您必须维护同种物料多个供应商的多个报价。.

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    SAP最佳业务实践:ETO–报价处理(232)-15完成报价的价格确定

    image.png VA22完成报价的价格确定 BOM 更改已经传输到项目,项目明细也随之更改。该活动的目的是使用该定价信息完成新报价。 后勤® 销售和分销® 销售® 报价® 更改 1. 在 修改报价:初始屏幕上,输入创建的报价的编号然后回车。 2. 双击项目编号 10。 3. 选择 条件 选项页。 4. 保存报价。 7. 选择 返回(F3) 以退回到 SAP 轻松访问 屏幕 (SAP GUI)。 报价中现在有了一个价格,该价格已在项目中再次计算,可以发送给潜在客户。

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    SAP最佳业务实践:MM–采购报价(128)-2报价请求

    列出报价 RFQ 概览 采购员 ME4S 列出 RFQ 维护报价 供应商答复报价请求。 采购员 ME47 维护报价,输入价格。 比较、选择和拒绝供应商 选择采购供应商 采购员 ME49 为批准报价创建信息记录;拒绝其他报价 维护货源清单 供应商将是固定采购源 采购员 ME05 将供应商纳为采购的固定货源 2、 流程步骤 2.1 ME41创建报价请求 在此活动中,您创建报价请求并将其发送给供应商。 角色采购员 后勤-物料管理-采购-询价/报价-报价邀请-创建 1. 在 创建 RFQ: 初始屏幕中,进行以下输入并按回车。 如果希望参考采购申请创建报价,则按按钮 创建参照请求并插入采购申请编号。 如果希望不用参考创建报价,则选择 回车。 3.

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    SAP最佳业务实践:ETO–报价处理(232)-8创建报价

    image.png VA21通过复制询价创建报价 此活动目的是基于询价中的信息创建报价,并将其发送给潜在客户。在早期的处理中,询价复制到报价中。定制设置使特定的复制控制可以限制要复制的信息。 创建项目后将向此报价添加定价信息。 系统中有询价。 后勤 ®销售和分销 ®销售 ®报价 ®创建 1. 在 创建报价:初始屏幕上,输入以下数据: 字段名称 用户操作和值 注释 报价单类型 YD1A BP 报价 销售组织 1000 国内销售 分销渠道 10 直销 产品组 10 产品组 10 2. 后勤 ®销售和分销 ®销售 ®报价 ®更改 1. 仅对NWBC: 在显示报价:初始屏幕上,选择菜单:更多… ®销售凭证®更改。 2. 在 修改报价:初始屏幕上,输入4.9中创建的报价编号。 3. 保存报价报价中现在有了一个价格,该价格之前已在项目中计算。

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