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人体姿态估计目前最为广泛的应用是在智能监控中.随 着人们安防意识的提升以及监控技术的日益成熟,智能监控 系统的应用领域在不断扩大.智能监控与普通监控的区别主 要在于其将人体姿态估计算法、判断监控画面场景中的人体姿态,提取其中的关键信 息,当出现异常行为时及时向用户发出提示. 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34351067/article/details/124258600 本源码主要识别多人(最多5人).的异常行为：打架和摔倒，走动，站立。本源码可以在限时免费的云gpu上运行调试，也可以本地电脑运行，支持自建数据集和动作检测训练。售后可以发私信， 或者加qq 568897492

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opencv3是开源的机器学习平台，以跨平台、高效率为特点，为计算机视觉处理提供了强大的支持，与多个编程工具连接，可以方便开发人员使用其图片操作功能，编辑代码更有效率。 开源 OpenCV是开源的，并根据BSD 3条款许可发布。它是免费的商业用途。 跨平台 C ++，python和java接口支持Linux，MacOS，Windows，iOS和Android。 优化 OpenCV是一个高度优化的库，专注于实时应用程序。 应用领域： 1、人机互动 2、物体识别 3、运动分析 4、机器视觉 5、结构分析 6、汽车安全驾驶 7、图像分割 8、人脸识别 9、动作识别 10、运动跟踪 11、机器人

1.用Mxnet实现图像分类——比较LR & MLP & CNN区别 2.图像数据包括43种交通指示牌图像，每种图像数量200多，总图像数量为10000+ 3.主要代码为ipynb格式，内含判分模块 4.Mxnet网上教程非常少，此资源可作为学习Mxnet&CV的很好参考资料

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利用混合高斯模型检测到目标，并对运动目标的运动加以分析OPENCV