该课题为基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂，缺点是局限性大，因为对背景图片要求比较高。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。

MPII标注数据

关于pytorch-pose项目的一些问题解决方案

MATLAB人体姿态识别[卡尔曼，GUI，行走+站立+伸腰，定位，质心],在数字图像预处理部分采用了图像二值化，腐蚀与膨胀等几种方法为人体目标的跟踪和检测做准备。为了克服在实际操作中遇到的问题，采用了帧差法和ViBe算法，帧差法即利用帧间变化与当前帧、背景算法来判断它是否大于阈值，并分析视频中序列的运动特性，ViBe算法则是一种背景建模的方法，背景模型是由邻域像素来创建，并对比背景模型、当前输入像素值检测出前景，确定视频中的目标跟踪。在人体行为识别中，运动目标最小长宽比以及连续帧间的加速度来判断人体行为是否异常，如果检测到异常的行为比如说摔倒、快跑等行为，在识别的过程这种实时监测。

里面有20多份国外人体姿态识别的最新论文，希望能对大家有所帮助

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为了快速、准确地检测老年人跌倒事件的发生,给出一种基于姿态估计的实时跌倒检测算法.首先利用基于深度学习的人体姿态估计算法得到人体关节点的坐标;然后,通过计算人体质心点的下降速度、跌倒后颈部关节点的纵坐标值是否大于阈值、以及肩部和腰部关节点的相对位置关系来判断跌倒是否发生.所给出的跌倒检测算法利用单目相机进行检测,便于以嵌入式方式应用于机器人.实验结果表明,所提出算法与当前先进方法相比取得了较好的效果.

用于人体姿态估计的DCPose算法的预训练模型以及yolov3的模型，详情见https://github.com/Pose-Group/DCPose/blob/main/docs/Installation.md，源文件在谷歌网盘上不方便下载，将此文件放在DCPose下即可，具体使用参照github

视频转Pose3D-通过视频预测3d人的姿势。 环境：Linux系统；Python> 3.6发行版 依存关系配套 火炬> 0.4.0；火炬样本；ffmpegtqdm；opencv-python（使用pip安装）；matplotlib；2D联合探测器 ------------ 2D姿势到3D姿势和可视化部分来自VideoPose3D。 一些“ In the wild”脚本是从另一个fork改编的。 项目结构和./videopose.py运行脚本从此仓库改编而来

在监控场景中，及时发现行人的摔倒并提醒相关工作人员处理能够有效减轻行人的意外摔倒带来的后果，也能够提高相关场所，如商场、地铁，中的服务质量，更好地保护行人的出行安全，最大程度地降低突发事件所带来的危害。​安装环境，提供在免费云gpu上注册及其配置教程，tensorflow13.1 Python3.6 cuda10 里面的word文档有详细介绍。 源码是基于平地的人体姿态的跌倒检测，测试效果视频 由于https://live.csdn.net/v/146229 免费云注册活动暂停 新的免费云注册地址 https://gpushare.com/auth/register?user=18*****1785&fromId=c4100216220&source=link word文档有详细的配置说明下载后有问题加q 568897492