本文设计的人体姿态检测及数据传输系统系统，采用了ST公司推出的iNEMO模块，该模块包含三轴加速度计、三轴磁力计、三轴陀螺仪和压力传感器，并将10自由度的传感器模块和32位MCU整合在一起，同时还配备多个通信接口。

第一次尝试使用 OpenCV 基于深度学习的人体姿态估计的COCO 模型和MPII 模型

人体姿态检测摔倒检测源码，内含训练好的模型和素材，下载即可运行检测老人行人摔倒，可支持图片检测本地视频检测网络摄像头检测。

win10环境下的openpose版本，基于cudnn5.1,CUDNA8，可用于人体骨骼识别（面部+手+身体各部位）

使用深度学习网络处理人体关节点定位的人体姿态识别

该课题为基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂，缺点是局限性大，因为对背景图片要求比较高。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。

用opencv进行姿态识别，人体姿态检测和动作识别

用opencv进行姿态识别，人体姿态检测和动作识别

pdf格式 cnki论文 讲SVM在人体姿态识别中的应用

颜色分类leetcode 姿势 使用毫米波雷达进行人体姿态估计的开源工具箱 PI： 项目成员：& 组织：亚利桑那大学 电子邮箱：{caos, sengupta, fengjin}@email.arizona.edu 动机 虽然基于视觉的传感器提供了场景的高分辨率表示，但存在一些与其操作相关的挑战。 它们严重依赖（或受）外部光源来照亮场景，因此在光线不足、恶劣的天气条件或场景/目标被遮挡时变得无效。 这些可能导致不可逆转的灾难性事件，类似于 (i) 特斯拉的自动驾驶测试中遇到的那些，其中视觉传感器无法在明亮的天空中检测到拖拉机拖车的白色面（非常高的反射率），以及 (ii) 优步自身- 由于视觉/激光雷达传感器无法及时检测行人以避免在夜间测试期间发生事故（低/无反射率），导致亚利桑那州的驾驶车辆碰撞事故。 因此，迫切需要替代传感器来完成任务，同时克服上述挑战。 2018 年亚利桑那州的 Uber 自动驾驶车祸。 基于射频 (RF) 的传感器，例如雷达，使用自己的信号照亮目标（主动感应），因此使其在操作上对场景照明和天气条件具有鲁棒性。 然而，与基于视觉的传感器不同，雷达使用基于射频强度的空