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使用姿势估计进行跌倒检测 介绍 基于跌倒检测模型 PyPI库： ：//pypi.org/project/openpifpaf/ 该检测可以在GPU和CPU上，多个视频，RTSP流以及网络摄像头/ USB摄像机上运行。 与大多数适用于单个大对象的开源跌倒检测模型不同，此改进的模型集成了一个人员跟踪器，该跟踪器可以检测多于一个人的场景中的跌倒。 示范影片 视频学分：50种跌落方法（），在单个NVIDIA Quadro P1000上运行 测试结果 UR跌落检测数据集（ ），已在两台NVIDIA Quadro GV100上进行了测试。 精度：100％ 召回率：83.33％ F1得分：90.91％ 注意：由于缺少可用的数据集，因此未测试误报和真否定。 环境 Ubuntu 18.04 x86_64 的Python 3.7.6 水蟒3 CUDA 10.2 用法 设置Conda环境

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20210826-德邦证券-放水的“姿势”、收水的“架势”与资产的走势.pdf

matlab相机标定外参代码使用ArTag的单眼相机姿势估计 概述和动机 这是一个ROS教程项目，该项目使用ARtags检测单眼相机（USB网络摄像头）的姿势。 相机信息可从包装中获取。 使用该程序包，将获得宽度，高度，相机矩阵，失真系数，投影矩阵，整流矩阵。 这些数据可以存储在yaml文件中。 camera_info发布者可以从此yaml文件中读取数据并发布相机信息（）。 USB网络摄像头提供的原始图像记录器可以由节点发布。 最后，可以使用package确定带有ARtag的相机的姿势。 因此，可以建立相对于ARTags的机器人姿势（使用摄像机）。 这用于室内导航和物体识别（使用ARTag的ID）。 这只是用于基于相机的定位的示例实践方法，在下一步中，多传感器（相机，IMU）将用于直接视觉惯性里程表。 此外，更好的选择是使用3D摄像机（立体摄像机或动力学摄像机）进行摄像机姿态估计，这可能会导致更准确的结果。 这也可以通过上面提到的那些软件包来完成。 先决条件 将您的外部网络摄像头连接到计算机，检查此摄像头的宽度，高度，帧频以及类似以下的运行代码，可以根据您的设备提示来修改设备。 _vi

openpifpaf 经过Linux，MacOS和Windows的持续测试： PifPaf：用于人类姿势估计的复合字段 我们提出了一种用于多人2D人体姿势估计的新的自下而上的方法，该方法特别适合于城市机动性，例如无人驾驶汽车和送货机器人。 新方法PifPaf使用“零件强度场”（PIF）定位身体部位，并使用“零件关联场”（PAF）将身体部位彼此关联以形成完整的人体姿势。 由于（i）我们的新复合场PAF编码了细粒度的信息，并且（ii）选择了包含不确定性概念的回归Laplace损失，因此我们的方法在低分辨率以及拥挤，混乱和遮挡的场景中优于以前的方法。 我们的架构基于完全卷积，单发，无盒设计。 我