物体姿态估计机器摄像头角度识别二维空间工业视觉识别三维空间

Hopenet是一个精确且易于使用的头部姿态估计网络。 模型已经在300W-LP数据集上进行了训练，并且已经在具有良好定性能的实际数据上进行了测试。

针对图像和视频中多人姿态估计存在人体边界框定位不准确、困难关键点检测精度有待提高等问题,设计了一套基于自顶向下框架的实时多人姿态估计模型。首先将深度可分离卷积加入目标检测算法中,提高人体检测器运行速度;然后基于特征金字塔网络结合上下文语义信息,采用在线难例挖掘算法解决困难关键点检测精度低的问题;最后结合空间变换网络与姿态相似度计算,剔除冗余姿态,改善边界框定位准确性。本文提出模型在2017MS COCO Test-dev数据集上的平均检测精度比Mask R-CNN模型提升了14.84%,比RMPE模型提升了2.43%,帧频达到 22 frame/s。

文中针对羽毛球运动系统化、科学化和高效化训练的需求，研究了基于姿态估计的羽毛球运动辅助训练系统。该系统采用分部三维姿态估计的方法，将三维人体姿态估计问题简化为多个二维子问题。通过采用贝叶斯算法对人体各个部位进行特征识别，并利用人体运动约束完成了三维姿态合成。最后，通过整体姿态估计空间的调整进行优化。系统采用VB程序语言和Microsoft Office Access数据库进行开发，完成了客户端接口、数据库及中间连接层的数据访问接口的构建，同时利用Java语言实现了对运动分析结果的输出展示功能。本研究功能对于实现运动员的科学、合理、高效训练均具有重要意义。

判别式3D 人体姿态估计方法直接学习图像观测到姿态之间的映射,需要大量训练集,而GPR 对这种大训 练集的映射模型学习由于计算复杂度太高而受到极大限制。提出了一种基于GPR 和LWPR 的增量式映射模型的学 习方法,利用GPR 学习各局部映射模型,基于LWPR 的思想在线调整现有的模型和训练新的局部模型以及姿态估 计。实验表明,该方法能够极大地减少大数据集上高斯过程回归的计算代价,并获得准确的姿态估计

人体姿态估计的模型，用于HOReID，pytorch版本，解压即可使用，注意网络结构必须名字一致否则读取失败！

这是基于深度图像的头部姿态估计代码源程序

深度图像 头部姿态估计

本项目使用姿态估计技术，提取人体关键点后，对不同人体肢节进行组合，实时评估骨骼向量角数据，并根据人体向量角数据与建立好的标准动作比对，给出各肢体评分，和总评分。在这里我们以举哑铃动作为例，搭建我们的智能健身评分系统：

分享视频教程——目标追踪与姿态估计实战课程，2021最新课程，提供源码和课件下载，完整版！ 本课程主要包括两大核心模块： 1、目标追踪算法及其项目实战； 2、姿态估计算法及其项目实战。 课程通俗解读算法核心知识点，并基于源码进行实战解读，详细分析源码构建与项目流程。课程基于真实数据集与实际任务进行项目实战。