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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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Python开发---试用OCR文字识别API

AI如今发展迅速,各云厂商对通用的人脸识别,文字识别,语音识别和语音合成提供了接口。在日常中有些小场景还是可以用到这些通用AI接口使平台或软件锦上添花的。 比如身份管理。...(截图里的身份证照片和信息来源于网上公开,并且已经被模糊处理) image.png image.png 使用百度AI提供的身份证识别接口,同时使用它供演示的身份证照片。...image.png image.png 当我们在浏览器上传过身份证照片后,同时调用百度AI的身份证识别接口返回身份证记录各字段信息,然后检查无误后,再添加识别结果到数据库。...百度云网站上提供有多种语言版本的示例代码,分为两步:根据自己的API Key和Secret Key调用鉴权接口获取token,然后用token和图片的base64数据去调用身份证识别接口。

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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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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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Python unittest 自动识别并执行测试用例方式

自动化测试执行的用例有很多,python额测试用例文件,都是以“test”开头的。...TestLoader(defaultTestLoader)是unittest的测试用例加载器,它包括多个加载测试用例的方法。它的结果是返回一个测试套件。...本文介绍discover()用法与功能 结构: discover(start_dir, pattern=’test*.py’, top_level_dir=None) 作用:找到指定目录下所有测试用例模块...,以test*.py开头,并将查找到的测试用例组装到测试套件中 2)runner.run(discover) :通过run()函数执行discover 补充知识:unittest框架执行测试并发送邮件...discover) fp.close() new_report = new_report(test_report) send_mail(new_report) 以上这篇Python unittest 自动识别并执行测试用例方式就是小编分享给大家的全部内容了

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澳大利亚机场开始测试用面部识别代替护照

在悉尼机场旅行的澳洲航空乘客将成为首批在自动登记,行李托运,休息室使用和飞机登机中使用面部识别的旅客群体。 该系统最终将允许机场更快地处理旅行者。...生物识别系统也得到了澳大利亚联邦政府的认可,该政府承诺提供2250万澳元(1660万美元),以确保所有澳大利亚机场都采用面部识别技术。...如果你说“生物识别”和“智能手机解锁”,大多数人根本不会有其他想法,但安全专家警告说,机场试验将被政府部门追踪,这些部门可以在公共场所使用同样的技术。...“(生物识别技术)可以产生真正的伤害”,Bruce Baer Arnold博士在澳大利亚金融评论的一份声明中说。数据透明度在GDPR之后已成为一个越来越大的问题,并且正处于潜在问题所在的领域。...美国正在考虑用于取代传统识别的类似的面部识别技术。美国国土安全部(DHS)已经计划在今年8月推出其车辆面部系统,一项识别进出美国边境的人的计划。

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OCR技术解读和腾讯云文字识别试用教程体验

腾讯云的文字识别服务提供了强大而可靠的OCR功能,为开发者和AI爱好者提供了便捷的文字识别解决方案。...文字识别:使用机器学习或深度学习模型,对提取的文字特征进行识别和分类,得到最终的识别结果。 OCR技术的关键在于特征提取和文字识别的过程。...多格式支持:腾讯云文字识别服务支持多种格式的文字识别,包括图片、PDF、手写笔记等,方便用户进行多样化的文本识别。...OCR技术原理 OCR识别一般由实现字符处理、字符定位、字符分割和字符识别等多个模块组成,其中还要用到识别算法、图像处理算法等。...进入文字识别控制台,阅读《文字识别服务条款》后单击勾选同意框,即可一键开通文字识别所有 API 接口服务。

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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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