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OpenPose 1.7.0(身体、面部、手和脚估计的实时多人
关键
点检测库)
OpenPose代表了第一个在单幅图像上联合检测人体、手部、面部和足部
关键
点(共 135 个
关键
点)的实时多人系统。 特征 主要功能: 2D实时多人
关键
点检测: 15、18 或25
关键
点身体/脚
关键
点估计,包括6 脚
关键
点。运行时对检测到的人数不变。 2x21-keypoint 手部
关键
点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案,请参阅OpenPose 训练。 70-keypoint 人脸
关键
点估计。运行时间取决于检测到的人数。有关运行时不变的替代方案,请参阅OpenPose 训练。 3D实时单人
关键
点检测: 来自多个单一视图的 3D 三角测量。 已处理 Flir 相机的同步。 兼容 Flir/Point Grey 相机。 校准工具箱:失真、内在和外在相机参数的估计。 单人跟踪以进一步加速或视觉平滑。 输入:图像、视频、网络摄像头、Flir/Point Grey、IP 摄像头,并支持添加您自己的自定义输入源(例如深度摄像头)。 输出:基本图像+
关键
点显示/保存(PNG,JPG,AVI,...),
关键
点保存(JSON,XML,YML,...),
关键
点作为数组类,
2023-01-04 17:28:54
46.7MB
OpenPose
CV
Caffe
检测库
1
视频
关键
帧聚类方法
视频
关键
帧聚类方法
2023-01-04 17:17:33
8KB
关键帧
1
人工智能入门指南:人工智能
关键
知识.docx
人工智能入门指南:人工智能
关键
知识.docx
2023-01-04 14:20:15
17KB
人工智能
1
(英文版)网页设计是网站成功的
关键
因素.pdf下载
(英文版)网页设计是网站成功的
关键
因素.pdf下载 网站设计:网站成功的
关键
因素 网站和电子商务。我们从营销的角度分析 可以影响在线用户的认知和行为,以实现成功的电子商务网站。 设计/方法/方法-我们进行了广泛的文献综述,强调 web设计可以在交互用户界面中扮演的特殊角色。此外,方法论 与基准测试相关的知识可以让企业了解最佳实践,并从中吸取一些
关键
经验教训 在线发展业务。
2023-01-04 14:20:13
567KB
网页设计
网页
交互设计
设计
1
osg的最好最完整教程
详细解释了osg的处理流程 和osg的设计架构 比官方教程好的多
2023-01-03 17:42:10
1.1MB
osg
关键的一帧
1
基于yolov5和openpose人体骨骼
关键
点实现的摔倒姿态识别检测系统源码+模型+项目操作说明(可训练其他姿态模型).zip
基于yolov5和openpose人体骨骼
关键
点实现的摔倒姿态识别检测系统源码+模型+项目操作说明(可训练其他姿态模型).zip 【项目介绍】 主要使用yolov5算法与openpose算法模型相结合,并非直接使用yolov5检测摔倒和站立两种状态! 项目中提供了yolov5s.pt人形检测模型(可自己再训练),摔倒姿态openpose.git模型(可训练其他姿态模型)。 通过open pose 可以获得人体的
关键
点图 提供了项目操作说明文档,按照操作配置好环境,修改路径运行即可。另外可以自定义修改摔倒检测阈值、判别条件等,代码
关键
位置有注释解释!容易理解~ 使用过程有相关问题,可以留言或者私信!请放心下载!!!
2023-01-03 15:26:23
68.55MB
yolov5
openpose
人体骨骼关键点检测
摔倒检测
基于云计算的数据挖掘平台架构及其
关键
技术研究
随着互联网尤其是移动互联网、物联网的快速发展,目前我们已处于数据、信息过载的海量信息时代。据数据调查公司IDC研究报告显示:2011年全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB,较去年同期,这一数据上涨了1ZB,全球信息总量每过两年就会增长1倍。用户面对海量信息却很难找到自己真正感兴趣的内容[1].同时随着运营商逐渐推出移动互联网产品应用商店、阅读、游戏、社区等产品,如何分析挖掘这些产品生成的海量数据,将成为运营商迫切需要解决的问题。云计算的出现,使得数据挖掘平台有了新的发展方向,也使得新一代的数据挖掘平台成为可能。云计算是能够提供动态资源、虚拟化和高可用的计算平台。云计算平台可被用来开发高性能的
2022-12-30 06:16:40
217KB
基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究
1
PMAC协议-
关键
技术-无线传感器网络技术
PMAC协议-
关键
技术1 模式的生成 由一个二进制位串组成 每一位表示节点在当前时隙应处于何种状态,1为监听,0为睡眠 形式:0m1,m=0,1,…N-1,m代表串中0的个数 每个节点启动时的模式串为1,表示流量很大 节点根据网络流量更新模式 在第一个时隙内无数据发送:更新模式为 01 在第二个模式中监听时隙内仍无数据发送:更新模式为 001;依此类推
2022-12-29 20:22:44
834KB
WSN
1
基于MATLAB的破碎机的
关键
机构的运动学和动力学分析
为精确获得矿石破碎机
关键
机构的运动规律及受力状态,运用矩阵法建立了破碎机
关键
机构的运动学和动力学数学模型,对于机构的运动学位置涉及非线性超越方程组的问题,以牛顿数值法进行该问题的通用MATLAB程序求解,并利用MATLAB软件对该机构进行了运动学和动力学分析,实现分析结果的可视化,为机构的进一步深入研究提供了基础。
2022-12-29 12:13:25
339KB
破碎机
运动学分析
动力学分析
牛顿数值法
1
基于人脸
关键
点检测的驾驶员睡意检测系统
驾驶员注意力不集中或者分心是道路交通事故的主要原因。 为了减少道路交通事故,设计开发驾驶员疲劳检测系统至关重要。本次实现的应用运用开源库Dlib训练好的模型“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定,利用OpenCv进行图像化处理,在人脸上画出68个点,并标明序号。当检测到驾驶员的眼睛闭上4-5 秒时候,就会产生警报。 点击驾驶员困倦检测时,系统会自动打开电脑摄像头,你便可以模拟驾驶室的角色进行测试,当驾驶员在驾驶过程中闭眼,且超过5s系统会触 环境配置:python3.7、配置以下包 tensorflow>=1.12* keras==2.2.4 等。 人脸
关键
点检测是人脸识别任务中重要的基础环节,人脸
关键
点精确检测对众多科研和应用课题具有
关键
作用,如:表情识别、疲劳监测等。因此,如何获取高精度人脸
关键
点,一直以来都是计算机视觉、模式识别、图像处理等领域的热点研究问题。然而人脸
关键
点检测方法根据是否需要参数化模型可分为以下两类,基于参数化形状模型的方法和基于非参数形状模型的方法。目前,最为常用的是基于非参数形状模型的深度学习方法。
2022-12-27 14:32:21
72.55MB
驾驶员困倦检测
驾驶员疲劳检测
人脸关键点检测
疲劳监测
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