基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

JS人体艺术网站图集相册特效是一款可以直接使用鼠标进行前后导航，也可以通过缩略图来切换图片。

毕业设计论文-基于单片机人体反应速度测试仪.doc

本设计将基于OpenCV，采用“关键点提取并归一化”与“分类器”相结合的方式，实现多人正常和异常姿态识别的设计。关键词 OpenCV 人体姿态估计 多分类 行为识别；主要功能是通过MoveNet对前期用于训练的视频内容进行人体骨骼关键点信息的提取，MoveNet将在每帧上将人体骨骼关键点的x和y坐标提取出来，通过一定的算法进行归一化，并保存数据。首先，通过OpenCV将视频读取，通过OpenCV进行简单的视频预处理，进行BGR转RGB的操作，然后加载MoveNet的关键点模型将人体骨骼关键点信息提取出来，对每帧的x和y的坐标进行归一化，将不同大小的骨骼标准化，按帧存入数据库中，这个过程将按WALK、STAND、FALL、FIGHT这四类动作分别进行提取与处理。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。主要功能对前期数据库内容进行数据分割，生成4个LSTM模型，对分割好的数据进行导入，并和导入对应标签进行迭代训练，最后生成Loss值最低的模型。

HC-SR501 人体感应模块说明书。HC-SR501是基于红外线技术的自动控制模块，采用德国原装进口 LHI778 探头设计，灵敏度高，可靠性强，超低电压工作模式，广泛应 用于各类自动感应电器设备，尤其是干电池供电的自动控制产品。手册非常详细！

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。