使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一：站立，坐着或躺下。 在由多个对象组成的测试数据上，所有三种姿势的平均分类率均达到99.30％以上，这些对象大部分时间甚至没有面对Kinect深度相机，并且位于不同的位置。 这些结果表明，采用提议的设置对人体姿势进行分类的可行性与对象在房间中的位置以及3D传感器的方向无关。 系统演示请观看Posture_fall_detection_demo.mp4视频，以了解姿势和跌倒

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极光：2021毕业生求职状态洞察报告：嘴里拒绝内卷，身体却很诚实

PyTorch的SMPL层 用于人体层（已通过v0.4和v1.x测试）是可区分的PyTorch层，可确定性地将姿势和形状参数映射到人体关节和顶点。 它可以作为可区分的层集成到任何体系结构中，以预测物体的网格。 该代码改编自的存储库。 设置 1. smplpytorch程序包 无需安装即可运行：您将需要安装列出的依赖项： 在现有环境中使用conda env update -f environment.yml environment.yml，或 conda env create -f environment.yml ，用于新的smplpytorch环境 安装：要导入SMPL_Layer在另一个项目from smplpytorch.pytorch.smpl_layer import SMPL_Layer请执行下列操作之一。 选项1：这应该自动安装依赖项。 git clone https:/

前言: 人的身体由不同成分所构成，某些成分对于评估人的健康状况很有帮助，比如脂肪含量、肌肉含量、骨含量等，所以测量人体成分一直是科学家们努力研究的一个领域。 身体成分测量仪电路功能概述: 该参考设计适用于采用 TI 信号链、电源和连接组件的全套体重秤终端设备（带身体成分功能）。借助 TI 的AFE4300体重秤/身体成分 AFE，可以加速体重秤的设计过程或快速地将身体成分测量功能添加至现有平台。该参考设计还包含全套 BLE 连接设计，可轻松连接到已启用 BLE 的智能手机、平板电脑等设备。 身体成分测量仪系统设计框图: 特性 采用AFE4300同时进行生物阻抗身体成分测量和体重测量 MSP430F5528微控制器用于保留校准数据并计算重量、TBW、ECW 以及身体成分分析 采用 TICC2541 的 BLE 模块连接 该设计已经过测试，并提供完成设计所需的一切材料（包括原理图、布局和 Gerber 文件以及 BOM） 身体成分测量仪电路原理图部分截图: 所用器件: AFE4300: 用于磅秤和身体成分测量的低成本集成前端.申请样片或购买评估套件 CC2541: SimpleLink Bluetooth Smart 和专利无线 MCU.申请样片或购买评估套件 MSP430F5528: 16 位超低功耗微处理器，具有 128KB 闪存、8KB RAM、USB 接口、12 位 ADC、2 个 USCI、32 位 HW MPY.申请样片或购买评估套件

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嘴里拒绝内卷，身体却很诚实——2021毕业生求职状态洞察报告

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