传统的测温技术操作方法用起来不太方便 ， 测量时间也较长，而红外测温为测量人体表面温度提供了快速，非接触式手段，可广泛，有效的用于人们体表温度测量。本文通过介绍人体红外测温仪的实现方法来进行改进，结合热释电原理，以 STC89C52 单片机为其核心控制部件及红外测温探头 TN901 为基础，对数据进行分析，再通过 LCD 把结果显示出来，并且设置报警值。与传统的测温方式相比，具有操作方便、响应时间短、使用寿命长、非接触等一系列优点。实验结果表明，在测温距离不低于 10cm 的情况下，对人体表面温度测量的误差低于 0.5℃。

本文介绍了一种基于单片机C的热释电人体感应红外报警器专业系统的设计与制作。该系统采用了热释电传感器和红外线传感器，能够实现对人体的感应和识别，并通过报警器进行报警。文章详细介绍了系统的硬件设计和软件设计，包括电路原理图、程序设计和调试过程。该系统具有低功耗、高灵敏度、稳定性好等优点，适用于家庭、办公室等场所的安防监控。

该课题为基于Matlab的异常行为检测。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示，从而避免一些事故的发生，属于主动监控该设计，具有人际交互界面，需要具备一定编程基础的人员学习。

为了减少老年人因跌倒而造成的伤害, 及时有效地识别跌倒行为, 提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒识别方法。首先将加速度传感器放置于人体腰腹位置, 采集人在运动时的加速度变化数据; 然后使用日常活动数据训练隐马尔科夫模型 (HMM), 利用老年人活动状态相对较少的特点, 从测量数据与HMM的匹配程度寻找“疑似”跌倒行为; 最后计算短暂时间内的身体倾角, 检测人体躺卧姿态, 完成跌倒识别。利用HMM和身体倾角识别跌倒, 解决了生活中缺乏跌倒数据训练样本的问题, 提高了某些近似行为的区分度。仿真结果表明, 该方法在有效识别跌倒行为的同时, 提高了正确率。

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基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

JS人体艺术网站图集相册特效是一款可以直接使用鼠标进行前后导航，也可以通过缩略图来切换图片。

毕业设计论文-基于单片机人体反应速度测试仪.doc

本设计将基于OpenCV，采用“关键点提取并归一化”与“分类器”相结合的方式，实现多人正常和异常姿态识别的设计。关键词 OpenCV 人体姿态估计 多分类 行为识别；主要功能是通过MoveNet对前期用于训练的视频内容进行人体骨骼关键点信息的提取，MoveNet将在每帧上将人体骨骼关键点的x和y坐标提取出来，通过一定的算法进行归一化，并保存数据。首先，通过OpenCV将视频读取，通过OpenCV进行简单的视频预处理，进行BGR转RGB的操作，然后加载MoveNet的关键点模型将人体骨骼关键点信息提取出来，对每帧的x和y的坐标进行归一化，将不同大小的骨骼标准化，按帧存入数据库中，这个过程将按WALK、STAND、FALL、FIGHT这四类动作分别进行提取与处理。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。

HC-SR501 人体感应模块说明书。HC-SR501是基于红外线技术的自动控制模块，采用德国原装进口 LHI778 探头设计，灵敏度高，可靠性强，超低电压工作模式，广泛应 用于各类自动感应电器设备，尤其是干电池供电的自动控制产品。手册非常详细！