关于pytorch-pose项目的一些问题解决方案

为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.

用于人体姿态估计的DCPose算法的预训练模型以及yolov3的模型，详情见https://github.com/Pose-Group/DCPose/blob/main/docs/Installation.md，源文件在谷歌网盘上不方便下载，将此文件放在DCPose下即可，具体使用参照github

用于3D人体姿态估计的PyTorch实现

人体姿态估计论文（open pose)　Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗

Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ∗ 源代码　open pose 实时人体姿态估计 caffe+python+matlab