基于matlab设计：人体异常姿态行为检测[GUI界面，万字文档]

这是一篇关于人体运动建模的文章，从单目相机中拍摄的人体运动视频来生成物理真实的计算机人体3d运动。

0 引言 目前检测心率的仪器虽然很多，但是能实现精确测量、数据上传PC机并且具有声光报警等多种功能的便携式全数字心率测量装置很少。本文介绍的数字人体心率检测仪可以在人体的手、腕、臂等部位均能准确测量出心跳次数，同时还具有掉电存储、测量数据上传PC机及声光报警等多项功能。 1 系统组成及工作原理 系统组成如图1所示，本设计以单片机为主控信号，外辅少量硬件电路，完成数据处理、记忆、显示、通信等功能。                                     首先，在系统开机时通过键盘设定系统的工作方式，然后，将压电陶瓷片检测到人体心跳信号经过放大、滤波及整形处理后输入给单

人的姿态检测，尤其是老年人的行为监护，比如站，坐，躺，以及摔倒等。

从人体建模、网格划分、边界条件的处理、湍流模型的选择及模拟结果分析等方面系统地介绍了如何 利用 Fluent进行人体散热的数值模拟以及舒适性分析。在相同工况条件下,完成了基于三类边界条件的人体 散热的数值模拟计算,经分析比较后指出第一类、第二类边界条件模拟的种种弊端和在反映人体舒适性问题 方面上的不足,然而与场函数结合的第三类边界条件具有自动适应周围流场的特点,其模拟结果能更为精确 地反映人体各部位的散热量,从而反映各部位的冷暖感觉。

人体姿态估计hrnet转onnx后的模型，精确度和转换之前的pytorch模型验证丝毫没有下降。

原模型为pytorch转后得到的onnx文件hrnet_coco_w32_256x192.onnx，用的coco val数据集做的量化，输入为（1，3，256，192），输出为（1，17，64，48）的关键点热图，后面通过高斯化函数可得到关键点，结果经测试。

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。

Multi-Stage Pose Network

读取高低电平，从而感应到人，触发蜂鸣器 （小白，保存自己学的资源）