一个带有人体红外检测，短路开路检测的51单片机控制的红外报警器

本文主要研究光学三维形貌术用于活人体形貌的三维重建技术问题。基于面 结构光投影的傅立叶变换形貌术，理论上可重建活人体等动态物体，我们通过研 究传统傅立叶变换形貌术及其在三维人体形貌重建中的应用，针对传统傅立叶变 换形貌术的局限性，提出了窗口傅立叶变换形貌术和多尺度窗口傅立叶变换形貌 术，以及它们在三维人体形貌重建中的应用。小波变换在空一频局域化、多分辨 方面具有较大的优势，从理论上证明了在慢变位相梯度条件下，可通过求解小波 变换脊的位相来解调变形光栅条纹的位相，进一步提出了直接提取小波变换脊位 相的三维形貌术及其在三维人体形貌重建中的应用;并将小波变换脊用于瞬时频 率的探测，通过瞬时频率来自动确定多尺度窗口傅立叶变换形貌术的尺度。针对 传统相移形貌术只适用于静态物体的三维重建，提出并研究了高速数字相移技术 用于准静态活人体的形貌重建。去包裹位相展开技术是基于面结构光投影位相解 调形貌术的关键技术，针对位相突变和不连续点的去包裹位相展开难题，提出并 研究了一种基于数论理论的去包裹位相展开技术。最后，针对嘴唇在动态过程中 面形出现不连续区域并不断变化情况，本论文提出并实现了彩色编码数字条纹三 维形貌术用于人在讲话过程中嘴唇的三维重建，这对研究在讲话过程中嘴唇的运 动状况(如唇读、发音矫正等)具有一定的意义。

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为了提高Android平台下实时人体行为识别方法的性能，提出对动作变化和过渡动作进行检测和分割的方法。该方法采用加速度在重力方向上的投影和水平方向上投影的幅值来表征行为活动，通过趋势判断行为变化，结合趋势突变点检测和DTW算法进行过渡动作分割。提取加速度时域特征，使用随机森林对九种行为进行分类识别，平均识别率达到97.26%，其中过渡动作平均识别率达到95.05%。

内容概要：主要利用开源openpose实现对人体19个部位点的识别 适用人群：人资姿态识别初学者，openpose初学者 使用场景及目标：工厂工人操作规范检测 操作指导效果链接：https://blog.csdn.net/weixin_37864926/article/details/124929651

关于手机的人体活动监测的不错论文，介绍了三轴加速度传感器的传感器应用

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「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位 的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/ 或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的 位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位