识别人体行为。如行走，端坐，卧躺等。matlab实现。

展示了如何使用TensorFlow和OpenCV从视频中估计人体头部姿势

基于ROS的基于深度学习的机器人垃圾箱视觉系统的开发和评估 Aubo i5双臂协作机器人-RealSense D435-3D对象姿势估计-ROS 一个用于使用新颖的体系结构和数据生成管道来检测和估计已知对象的6自由度姿态的软件包，该管道使用具有英特尔Realsense D435i摄像机的Aubo i5协作机器人中的最新算法DOPE。 神经网络包括几个步骤，以细化和估计每个对象的3D边界长方体的投影顶点的2D坐标。 然后将这些顶点用于通过PnP输出最终姿态，并具有已知的相机固有尺寸和物体尺寸。 与基于真实世界数据训练的神经网络相比，仅根据照片级真实感数据训练的神经网络可以获得最先进的结果，并且

需求背景 进击的Python 随着人工智能的兴起，Python这门曾经小众的编程语言可谓是焕发了第二春。 以tensorflow、pytorch等为主的机器学习／深度学习的开发框架大行其道，助推了python这门曾经以爬虫见长（python粉别生气）的编程语言在TIOBE编程语言排行榜上一路披荆斩棘，坐上前三甲的宝座，仅次于Java和C，将C++、JavaScript、PHP、C#等一众劲敌斩落马下。 当然，轩辕君向来是不提倡编程语言之间的竞争对比，每一门语言都有自己的优势和劣势，有自己应用的领域。 另一方面，TIOBE统计的数据也不能代表国内的实际情况，上面的例子只是侧面反映了Py

可可关键点注释 “便捷方式”为关键点添加COCO格式的图像批注。 可用于创建用于姿势估计的数据集。 上传的第一个文件是一个人可以在其中看到coco关键点json文件的布局的文件。 请注意，我在Java Eclipse Neon中运行Java脚本。 稍后，我将上传一个文件，其中详细描述了我执行的所有步骤。 例如，详细说明了如何注释图像，如何创建xml文件，用于关键点检测的coco json格式以及如何将xml文件转换为coco json格式。 *请注意，我是一名初学者程序员，甚至没有计算机科学背景。

实时多人姿势检测项目的Keras版本

matlab异常行为动作识别。可以识别跌倒，快跑等行为，可以对行为进行预警，报警操作。可以设想把这个算法内置于监控，我国很多空巢老人，如果在监控里面检测到老人有跌倒等行为，可以进行远程报警，远在他想的亲人可以电话让邻居等帮忙，从而解决老人安全问题。

pytorch-openpose 的pytorch实施包括身体和手姿态估计，并且pytorch模型直接从转换 caffemodel通过 。 如果您有兴趣，也可以用相同的方法实现人脸关键点检测。请注意，人脸关键点检测器是使用[Simon等人，2003年。 2017]。 openpose通过身体姿势估计的结果来检测手，请参考的代码。 在本文中，它表示为： This is an important detail: to use the keypoint detector in any practical situation, we need a way to generate this bounding box. We directly use the body pose estimation models from [29] and [4], and use the wrist a

这是主要项目的纯源python版本（不含Flask） 判断篮球投篮 橙色：检测到箍 蓝色：检测到篮球 紫色：不确定的镜头 红色：小姐 绿色：射门进去了 检测到篮球和篮筐 适应曲线的篮球轨迹 连接的篮球检测点

本文作者将以某社交APP为例，阐述产品经理给开发提埋点需求的正确姿势。enjoy~作为一枚产品经理，对埋点一定不陌生，每一款产品多少都会有数据统计的需求，互联网发展到今天，互联网公司对数据的需求也不仅仅限于PV、UV，对产品经理也提出了更高的要求。做一枚既懂产品又懂数据的产品经理，好难。因为工作的性质，这一两年来，接触的产品经理和运营大概有1百来个，和他们聊数据分析需求时，总是找不到一个很好的节奏，感觉好像就是那些常规的分析指标，让具体说一下就说不出来了，最终导致的只能是这三种结果：最开始进行需求梳理时，没有从整体进行考虑，给出的需求偏浅层或者给不出具体需求，等到开发埋好指标结果出来时却不是自