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五、帧图像人体识别

一、初始化人体识别功能人体识别能力调用前需要初始化(可多次初始化),插件的具有双人体识别引擎,默认不指定引擎将自动选择最优引擎,也可指定引擎,识别引擎的差别请参考集成文档。...humanDetection.getVe());return;}uni.showModal({content: `初始化失败,详细信息:${err.message}`,showCancel: false});}});二、调用人体识别功能...= wx.createCameraContext();const listener = context.onCameraFrame((frame) => {//frame.data图像数组将用于后续的人体识别...frame.data)};humanDetection.detectionAsync(image).then(human=>{console.log(human);});});listener.start();三、人体识别结果...173.8384814716242, "y": 90.09307140499885, "width": 178.8348059356508, "height": 391.79380389245745 }}四、识别结果旋转矫正获得人体识别结果后

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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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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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人体行为识别人体姿态估计AI算法模型介绍及场景应用

人体行为识别检测上,AI智能分析网关V4可支持:吸烟检测/打手机检测/玩手机检测离岗检测/睡岗检测摔倒检测区域入侵/越界检测/周界入侵区域未停留/区域徘徊在场景应用上,AI智能分析网关V4涉及到人体行为识别的算法可以应用在以下场景和领域中...2)园区/社区/校园/楼宇:自动识别人员的入侵行为及危险行为,提高周界安全防范水平。...Action Recognition Models:一系列针对动作识别任务的深度学习模型,可以识别和分类人体的各种行为。...PyCoral Action Recognition:使用谷歌的Coral加速器实现的动作识别模型,可以在边缘设备上实现实时的行为检测。...DensePose:Facebook开源的人体姿势和密集姿态估计模型,可以对人体的姿势和姿态进行更精细的检测和分析。这些模型和工具提供了丰富的功能和灵活性,可以用于不同领域和应用场景中的行为检测任务。

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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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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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【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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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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腾讯云学生机成都新服2M1H1G只需1.02元

之前站长朋友用的学生机,现在可以直接领新购券,新购一台成都的2M带宽的机器。...原来的linux硬盘只有20G,现在新购的机器都是50G,所以需要大存储的及时领取新购劵换机 活动说明: 购买本优惠套餐后,在学生认证有效期内,每月1日前可到本页面领取一次续费代金劵,继续享受优惠价格...,若连续90天未到此页面领取代金券,将被认为主动放弃领取资格,不再提供优惠政策。...若您希望长期享受优惠,请持续续费。拥有优惠资格的用户,活动期间只提供一次更换服务器的机会,可通过领取新购代金券来进行更换,本次优惠每个用户只可享受一次,不可叠加。...坐等重装完毕 温馨提示:建议换机后先进行各项测试,测试完成无误后再域名解析新服务器地址 注意事项: 目前成都机房处于打折阶段,什么时候不打折了还不清楚,做好心理准备 新购券在领取的那一刻开始计时

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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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腾讯云学生机——2M1H1G只需1.02元

之前站长朋友用的学生机,现在可以直接领新购券,新购一台成都的2M带宽的机器。...不再提供优惠政策。...若您希望长期享受优惠,请持续续费。拥有优惠资格的用户,活动期间只提供一次更换服务器的机会,可通过领取新购代金券来进行更换,本次优惠每个用户只可享受一次,不可叠加。...所以腾讯云推出这个新购券也是情理之中。 有换服务器需求的不用慌,慎重考虑再做决定。(毕竟只有一次机会) 没有换服务器想法的也可以沾点光,这部相当于免费的一月服务器嘛!...注意事项 目前成都机房处于打折阶段,什么时候不打折了还不清楚,做好心理准备 新购券在领取的那一刻开始计时,1个月内不使用将自动失效 一切考虑妥当再下手不迟 查看更多腾讯云服务器优惠: ---------

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一大波建站优惠来袭,这不薅点来建站?

;建议用于续费 ,毕竟新购有其他优惠。...呜呜呜 [呜呜呜] 当然,老用户也可以选择新购,看了一下新购的活动。也还可以,马马虎虎: [老用户新购] 打3折的话,还可以 返10%的优惠券,就算加上去 ……也还是1400+,怎么感觉还不如续费了?...虽然需要拉人助力,新购不可用优惠券,但是续费可以使用优惠券:https://cloud.tencent.com/act/lighthouse [轻量应用服务器] 前文不是领到这些优惠券么?...注册域名 注册域名,其实就是首购一个域名 ,考虑到域名的原价,比如:.cn的域名,注册为32元,续费为35: [域名续费和新购价格] 但是,你在双十一注册域名……只需要15元!...服务器可能隔三差五还会打折,域名续费可是常年无优惠。 上文优惠券内的域名及DNSPo优惠券。

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MMAction2 | 基于人体姿态的动作识别新范式 PoseC3D

不同于传统的基于人体 3 维骨架的 GCN 方法,PoseC3D 仅使用 2 维人体骨架热图堆叠作为输入,就能达到更好的识别效果。这项工作已被开源在 MMAction2 中。...由于模型基于 3D-CNN,PoseC3D 所提取的人体骨骼特征可以更自由地与其他模态(如 RGB)的特征进行融合,从而得到更好的识别效果。...PoseC3D: 一种基于 3D-CNN 的骨骼动作识别方法 识别流程 人体姿态提取 人体姿态提取是骨骼动作识别中非常重要的一个环节,但在此前研究中并未受到足够关注。...首先,考虑到二维人体姿态具备更高的质量,我们选择了以二维人体姿态而非三维作为输入。 在实验中,我们对不同来源的二维 / 三维人体姿态进行了公平的比较。...我们发现,即使基于轻量主干网络(MobileNetV2)所预测的二维姿态,用于动作识别时,效果也好于任何来源的三维人体姿态。

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