该代码是一个安卓小项目，应用卷积神经网络访问手机加速度计进行的人体动作姿态识别算法的安卓端开发。开发时需要借助Android Studio.
2021-12-05 11:04:53
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WiFi-移动-识别
使用 WiFi CSI 信息来识别运动
2021-11-12 16:55:30
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老人肌电采集和跌倒动作识别概述:
设计表面肌电信号电路采集人体腿上的表面肌电信号，再配合压力传感器采集足底压力信号，STM32处理器实现信号转换和信号处理，绘制表面肌电图(sEMG)和压力信号图，通过特征提取、模式识别等方法，判别人体的简单动作并做跌倒动作识别，将跌倒检测结果通过蓝牙发送至手机端，手机客户端报警提示。
足底压力模块:
足底压力TFT显示:
手机客户端报警:
2021-11-08 09:34:04
7.61MB
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本文来自于csdn，本文章主要运用了多个图片介绍了如何基于深度学习的动作进行识别，希望对您的学习有所帮助。
2021-10-12 11:14:45
5.29MB
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基于matlab人体异常行为检测。可以检测如跌倒，奔跑，打架等异常行为，从而预警。
2021-10-11 09:08:15
6.14MB
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手势动作识别
微调预训练的CNN模型（AlexNet，VGG，ResNet），然后微调LSTM。 该网络应用于手势控制无人机。
训练：
下载直升机编组数据集： : usp
将数据集放在/data文件夹下
运行培训代码并指定数据文件夹的路径
python basic_lstm.py ../data
测试：
使用具有指定型号的网络摄像头运行在线测试代码：
cd testing
python lstm_test.py ../weights/model_best_865.pth.tar
依存关系：
pyTorch-0.3.xx
Opencv的3.3.1
PIL-5.0.0
Numpy-1.13.1
2021-10-06 15:47:51
35.82MB
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