资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 OpenPose关键点识别速查笔记 —————————————— 1 整体思路 把RGB图拆成两个并行的置信图分支： 身体18点 PAFs（Part Affinity Fields） 手/脸/足 高分辨热图 用CNN同时估计，后接贪婪匹配→拼装骨架。 2 网络结构 输入：368×368×3 前段：VGG19前10层→特征F 中段：6级级联 refine，每级含： PCM(关键点热图) + PAF(肢体向量场) 双分支 末段：上采样×4→高分辨率手/脸/足热图（输出尺寸 96×96）。 3 关键点定义 身体18点：0鼻1颈2右肩3右肘…17头顶 手21点：掌心→五指关节 脸70点：轮廓、眉、眼、鼻、嘴 足6点：大/小趾、脚跟 4 PAF 拼装流程 (1) 取PCM中局部极值>阈值得候选点 (2) 对每类肢体(如右前臂) a. 计算两端点对连线 b. 采样10点，累加PAF方向一致性得分 c. 匈牙利算法最大权重匹配→成对 (3) 重复(2)直至全身骨架。 5 训练细节 数据增强：随机旋转±30°、尺度0.5-1.5、半身遮挡 损失：均方误差，难样本权重×3 迭代：1e-4 Adam，前60k步冻结VGG，后40k全调。 6 推断加速 半精度FP16，批处理4帧 先用低分辨率检出人体框，再裁出子图精修手/脸 多线程：CPU后处理，GPU前向。 7 可视化速读 图1：输入图 → 图2：PCM叠加 → 图3：PAF箭头 → 图4：最终骨架 红=高置信，蓝=低置信。 8 误差排查清单 漏检：降低阈值/增尺度 抖动：使用光流平滑 自遮挡：加侧面训练数据。

内容概要：本文详细介绍了利用Comsol多物理场仿真软件进行人体血管壁在血液流动时的变形及应力分布的研究。文章首先阐述了流体动力学和结构力学的基础概念及其在血管系统中的具体表现形式，接着展示了如何在Comsol中构建二维和三维血管模型，设置材料属性、物理场、边界条件、网格划分以及求解器配置的具体步骤。此外，文中还探讨了仿真结果对于理解动脉粥样硬化等疾病机制的意义，并强调了仿真结果与实际实验数据对比验证的重要性。 适合人群：从事生物医学工程、流体力学、结构力学等相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解血管壁在血流冲击下力学行为的研究者，旨在揭示血管壁变形和应力分布规律，为相关疾病的诊断和治疗提供理论支持。 其他说明：文中提供的代码示例和建模技巧可以帮助读者更好地理解和掌握Comsol仿真的具体操作流程。

根据提供的文件信息，我们可以获取到有关“人体安全帽反光衣检测数据集VOC+YOLO格式4064张4类别”的以下知识点： 1. 数据集内容：数据集包含了4064张图片，这些图片均与人体安全帽和反光衣检测相关。每张图片都已经通过精确标注，标注内容符合Pascal VOC格式以及YOLO格式。 2. 标注格式：每个图片对应有两种格式的标注文件，分别是VOC格式的.xml文件和YOLO格式的.txt文件。两种格式文件共同提供了图片中安全帽和反光衣的标注信息。 3. 标注细节：标注细节包括了矩形框的绘制，这些矩形框指明了图片中安全帽和反光衣的具体位置。使用了专门的标注工具labelImg进行标注工作，确保标注的准确性和一致性。 4. 类别与数量：该数据集共包含4个标注类别，分别为：安全帽("hat")、无安全帽("no_hat")、无反光衣("no_vest")、有反光衣("vest")。每个类别的标注框数分别为：7981、3573、6856、4201。总标注框数达到了22611个。 5. 数据集的组织：数据集的图片和标注文件被组织在不同的文件夹中。例如，类别名称对应的标注数量是以文件夹中的"classes.txt"文件为准的。这种组织方式有助于用户快速理解和访问数据集内容。 6. 数据集的应用：该数据集可以被广泛应用于计算机视觉和机器学习领域中，尤其是涉及到对象检测、模式识别和安全监控的场景。它可以帮助训练和优化相关模型，以实现对工作场景中人员安全装备穿戴状态的实时监测和评估。 7. 数据集免责声明：文件明确指出，数据集不对所训练模型或权重文件的精度进行任何保证。这说明数据集提供者不对数据集使用后的效果承担责任，用户在使用数据集时应自行负责模型的验证和评估。 8. 数据集的查看：数据集提供了图片预览功能，允许用户通过预览标注例子来直观了解数据集的标注质量。 该数据集为使用者提供了一套高质量、结构化、多格式标注的人体安全帽和反光衣图像，适合用于进行机器学习和深度学习模型训练，尤其是用于目标检测和图像识别的研究和开发工作。同时，由于数据集已经按照特定的格式进行了细致的标注，因此它也极大地减少了用户在前期数据准备和处理上的工作量。

标题中的“MATLAB视频人体异常行为检测识别[GUI]”是指使用MATLAB编程语言开发的一个图形用户界面（GUI）应用程序，专门用于人体异常行为的检测和识别。MATLAB是一种广泛应用于科学计算、图像处理和数据分析的高级编程环境，其丰富的库函数和强大的计算能力使其在视觉信号处理领域尤其受欢迎。 描述中提到的“源码都是经过本地编译过可运行的”，意味着下载的压缩包包含了完整的MATLAB代码，用户可以直接在自己的MATLAB环境中运行这些代码，而无需进行额外的编码工作。"按照文档配置好环境"暗示了该资源可能附带了一份指导文档，指导用户如何设置MATLAB环境，包括导入必要的工具箱和库，以确保代码的顺利执行。 “资源项目源码系统完整”表明这个项目是完整的，不仅包含主程序，可能还包括辅助函数、数据处理脚本等，形成了一个全面的解决方案。内容经过“专业老师审定”，意味着代码质量高，逻辑清晰，适合学习和参考。 “计算机毕设”和“管理系统”标签可能表示这个项目适用于计算机科学和技术专业的毕业设计，特别是那些涉及监控系统或智能安全管理系统的学生。而“毕设源码报告”则提示这可能是一个完整的毕业设计项目，不仅有源代码，还可能包括设计报告，详细解释了项目的实施过程和结果。 “编程”标签则强调了此资源的技术性质，即通过编程实现特定功能。 至于“project_code_01”这个子文件名，通常表示这是一个系列的一部分，可能还有其他的代码文件（如project_code_02、project_code_03等），它们可能是不同的模块或者不同阶段的代码。 这个资源包提供了一个基于MATLAB的、具有GUI的人体异常行为检测系统，适用于学习和研究，特别是对于计算机科学与技术专业的学生进行毕业设计或项目实践。用户可以借助提供的源代码和文档，了解和掌握视频处理、行为分析以及GUI编程的相关技术，并根据自己的需求进行修改和扩展。

数据集说明：yolo格式，一共196张，后续还会继续增加 train：images，lables格式 1、提供对人员上身短袖的标注 2、提供了对于胳膊的标注 3、可以通过人体，短袖，胳膊共同判断人是否穿着短袖 适合场景 1、工地、工厂判断不可以穿短袖的场景 YOLO目标检测数据集是专门为用于检测人体上身穿着短袖工作服及人体胳膊的图像数据集。该数据集采用YOLO格式，它包含196张图像及对应的标注信息，用于训练机器学习模型。数据集被划分为训练集，其中包含images和labels两个部分。具体而言，这一数据集的特点是对人体上身的短袖衣物进行标注，同时对人的胳膊也进行了标注。这种标注方式使得数据集可以用来训练模型区分人是否穿着短袖工作服，这对于特定场合如工地或工厂等需要符合工作服着装规定的场景尤为重要。 此类数据集可以应用于多种视觉识别任务，尤其是目标检测。YOLO算法以其实时性和准确性受到许多研究人员的青睐，它能够在图像中定位并分类多个对象。数据集中的图像与标注信息，可以帮助训练出一个能够识别短袖工作服和人体胳膊的模型，从而达到判断人是否穿着短袖的目的。 YOLO目标检测数据集还可以通过特定场景来使用，例如，在工地或工厂中，为了避免安全事故的发生，可能需要强制要求工人穿着符合规定的服装。例如，一些工作岗位可能禁止穿着短袖工作服，以防止工人的胳膊暴露在潜在的危险环境中。通过使用这样的数据集，可以开发出能够自动识别并提醒违规着装情况的智能监控系统。 此外，此类数据集不仅仅适用于工作服短袖和胳膊的识别，还可以通过扩展标注来实现更多的功能。例如，可以将数据集用于其他类型的服装识别，甚至扩展到整个人体姿态识别和行为分析。对于穿戴检测技术来说，这样的数据集是一个宝贵的资源，对于研发穿戴检测和人员安全管理系统具有重要意义。 值得注意的是，这一数据集还在持续扩充中，未来的版本将会加入更多的训练图像，这对于提高模型识别准确度和泛化能力是非常有益的。随着数据量的增加，模型将能更准确地识别各种复杂场景下的短袖工作服和胳膊，进一步提升其在实际工作环境中的应用价值。 YOLO目标检测数据集针对特定的应用场景提供了丰富的标注信息，能够帮助开发者训练出针对短袖工作服和人体胳膊的高效检测模型。这对于提高工作场所的安全性、自动化监管具有重要的现实意义。同时，随着数据集的不断更新和扩充，这一工具将在目标检测领域展现出更大的应用潜力。

清洗了的红外数据集，其中包括9045个数据集，数据集的标签格式为YOLO格式，能够直接用于YOLO系列模型的训练。 包括图片 数据标签 及标签可视化的图片， 相关数据集介绍链接： https://blog.csdn.net/weixin_49824703/article/details/147150512?spm=1001.2014.3001.5502 在当今科技快速发展的时代，深度学习模型因其在图像识别、处理和分析方面的卓越能力而广受欢迎。特别是YOLO（You Only Look Once）模型，它以其实时性和准确性而闻名，在目标检测领域尤为突出。本篇文章将深入探讨一个专门为YOLO模型量身定做的红外光人体检测数据集，以及如何利用该数据集进行高效的目标检测训练。 数据集的全名为“IR2红外光人体检测数据集-YOLO格式”，它包含了大量的红外图像，这些图像主要是通过红外摄像设备捕捉得到，具有在低光照条件下依然能清晰显示人体轮廓的特性。数据集的规模为9045个样本，每个样本不仅包含红外图像本身，还包含了对应的YOLO格式标签文件。YOLO格式标签文件是一类标注文件，用于存储图像中目标的位置信息和类别信息，它们以特定的文本格式记录每个目标的中心坐标、宽度、高度以及类别标识。 使用这些数据集进行训练，可以让YOLO模型学会如何从红外图像中准确地识别和定位人体，即便在没有可见光的环境条件下也同样有效。这种技术的应用范围非常广泛，包括但不限于安全监控、夜视识别、搜索与救援等场景。 除了原始图像和YOLO格式标签文件外，该数据集还包括了标签可视化的图片。这些图片对理解YOLO格式标签文件中的信息非常有帮助，因为它们直观地展示了数据标注与实际图像之间的对应关系。通过可视化图片，研究人员和开发人员可以直观地验证标签的准确性和完整性，这对于提高模型训练的质量和效果至关重要。 此外，该数据集还提供了指向更详细数据集介绍的链接。这个链接可能指向一个博客文章或其他教育资源，它将为使用者提供更深入的理解和背景知识，比如数据集的采集过程、标注规则、应用场景等。这样的资源对于那些希望在特定领域内深入应用红外光人体检测技术的研究人员和工程师来说，是十分宝贵的。 IR2红外光人体检测数据集-YOLO格式是一个高质量、大容量的数据集，专门为那些使用YOLO系列模型的用户量身打造。它不仅包含了丰富的原始红外图像和相应的YOLO格式标注，还提供了可视化的标签图片以及详细的使用指南。这使得该数据集成为了研究和开发人员进行红外光人体检测项目时的首选资源。

本文件讲述了基于单片机控制的人体健康监测系统的设计，该系统专门针对监测心跳、体温和血压三个健康体征。系统由硬件和软件两大部分构成。在硬件方面，首先详细介绍了心跳检测的实现方式，通过压电传感器将心跳信号转换为电信号，并利用集成运放处理后，使之变成单片机可以识别的信号形式。系统采用了DS18B20一线口温度传感器进行体温的实时检测，这种传感器采用了单总线模式，因此在进行温度数据的读取时，需要遵循其特定的读写时序协议。对于血压的检测，系统使用了压力传感器BP01将血压变化转换成电信号，随后通过ADC0809模数转换器将模拟信号转换为数字信号，便于单片机进行后续的处理和显示。除此之外，系统还包括了单片机电源电路、超限报警电路、复位电路及键盘电路等，保证了监测系统的稳定运行和用户的便捷操作。 系统设计的软件部分则关注如何使这些硬件组件协同工作，实现对人体健康指标的实时监测和数据分析。该系统的研究与开发旨在满足人们日常生活中对健康检测的需求，具有显著的实用价值，能够帮助用户及时了解自身健康状态，从而进行适当的预防措施或治疗调整。总体而言，该健康监测系统通过准确且实时地监测人体关键生命体征，对促进日常生活的质量改善具有重要作用。 此设计中提到的关键技术与设备包括：单片机8051、DS18B20温度传感器、BP01压力传感器、ADC0809模数转换器等。单片机8051作为系统的核心处理单元，负责处理和分析各个传感器传回的信号数据；DS18B20和BP01分别用于检测体温和血压，它们是系统准确测量的重要保证；ADC0809则承担了将传感器的模拟信号转换为单片机可处理的数字信号的任务。以上技术与设备的合理组合，共同构成了一个高效、准确的人体健康监测系统。 系统的主要功能和特点可以概括为：连续、实时监测人体健康体征；利用各类传感器精准获取数据；通过模数转换技术实现信号处理；拥有超限报警和用户交互界面；具备高度的实用性和便捷性。 此外，文档中也强调了此系统设计的重要性和应用前景。随着人们健康意识的提高和科技的发展，对于便捷、高效的健康监测产品的需求日益增加。本系统设计能够满足这一市场需求，其便捷性、易操作性以及稳定性都为家庭和个人健康管理提供了新的解决方案。同时，该系统在医疗辅助、老人健康监护以及日常健身等方面都具有潜在的应用价值，有望对公众健康水平的提升做出贡献。

人体健康监测系统设计概述： 本设计所涉及的人体健康监测系统是一个基于单片机控制的装置，其核心目标是通过实时监测人体的三个基本生理指标——心跳、体温和血压，来为使用者提供连续的健康状态信息。系统由硬件和软件两大部分构成。 硬件组成： 1. 心跳检测模块：采用压电传感器来捕捉心脏跳动产生的物理振动，并将其转换为相应的电信号。经过集成运放电路的处理，这些信号被转换为适合单片机处理的电信号。 2. 温度检测模块：选用DS18B20一线口温度传感器，该传感器采用单总线模式，通过严格遵循其读写时序的程序来进行温度测量，使得系统能够准确地获取体温数据。 3. 血压检测模块：通过压力传感器BP01将血压信号转换为电信号，之后通过ADC0809模数转换器将模拟信号转换为数字信号，便于单片机进行处理和显示。 4. 辅助电路模块：包括单片机电源电路、超限报警电路、复位电路以及键盘电路等。这些电路确保了系统的稳定性和用户的交互性。 软件组成： 软件方面，本系统将包括数据采集、处理、显示和报警等功能模块。单片机根据预设程序对各个传感器采集的数据进行实时监测和分析，并通过内置或外接的显示屏将数据展示给用户。此外，系统能够对超出正常范围的信号做出响应，触发报警机制，提醒用户注意健康状况。 实用价值与开发意义： 该监测系统的设计与开发，对于日常生活中对个人健康状态的及时了解和自我管理具有重大意义。它的便携性和易用性使得用户能够不受时间和地点限制地监测自身健康状态，对于心血管疾病、发热、高血压等疾病的早期发现和防治都具有积极作用。因此，这一系统不仅有利于满足人体健康监测的需求，对于提升生活质量、预防疾病具有很高的实用价值。

基于单片机的便携式人体健康指标检测系统设计 本资源总结了一种基于单片机的便携式人体健康指标检测系统设计。该系统能够测量和监控人体多种健康指标，包括心率、血压、血氧饱和度等。 关键技术点 1. 单片机的选择：AT89C51、STC89C52等单片机的选用可以满足系统的需求。 2. 传感器的选择：心率传感器、血压传感器、血氧饱和度传感器等的选择对系统的准确性至关重要。 3. 数据采集、处理和传输技术：系统需要使用数据采集、处理和传输技术来实现系统的功能。 4. 嵌入式数据库技术：将测量数据存储在内置的存储器中，以便后续分析和处理。 系统设计 系统主要由传感器模块、单片机模块、显示模块和电源模块组成。传感器模块负责采集人体健康指标数据，如心率、血压、血氧饱和度等。单片机模块负责处理和传输采集到的数据，并控制整个系统的运行。显示模块用于显示测量结果和提示信息。电源模块则为整个系统提供电力。 实验结果 实验结果表明，该系统能够准确测量心率、血压和血氧饱和度等健康指标，且响应时间较短，满足了实时监测的要求。 结论 本文设计的基于单片机的便携式人体健康指标检测系统具有便携、实时、准确等优点，能够满足人们对健康监测的需求。该系统的性能受到多种因素的影响，如传感器的精度、单片机的处理能力、数据传输速率等。 影响因素 1. 传感器的精度：传感器的精度对系统的准确性至关重要。 2. 单片机的处理能力：单片机的处理能力对系统的实时性和准确性有着重要影响。 3. 数据传输速率：数据传输速率对系统的实时性和准确性有着重要影响。 优化和改进建议 1. 选择更先进的传感器和技术，以提高测量精度。 2. 优化算法和程序，提高数据处理效率。 3. 采用更快速的数据传输方式，以缩短响应时间。 应用前景 基于单片机的便携式人体健康指标检测系统具有良好的应用前景，有望在家庭、医院、健身房等场所得到广泛应用。

人体动作识别技术是一种通过分析视频或图像数据来识别和解释人体运动的技术。这项技术在多个领域都有广泛应用，如智能监控、虚拟现实、人机交互、游戏开发和体育运动分析等。其核心目标是使计算机能够理解和解释人类的肢体语言和行为模式。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测系统，以其速度快和效率高而受到青睐。YOLO将目标检测看作是一个回归问题，直接在图像中预测边界框和类别概率。这种设计让YOLO能够在处理图像时实现实时的目标检测，同时还能保持较高的准确率。 在人体动作识别领域中，使用YOLO编程资源进行开发，意味着开发者可以利用YOLO算法快速准确地从视频帧中识别出人体及其关键部位的位置。这些关键部位可能包括手、脚、头部等，它们的位置信息对于理解整个人体的姿态和动作至关重要。 根据提供的文件名称列表，我们可以推断出这些文件涉及了人体动作识别项目的关键组件和功能。文件列表中的“basic.png”可能是一张包含基础信息的图片，如项目概览或设计图。而“UI_main.py”文件则可能包含了用户界面的主要逻辑，用于展示动作识别的实时结果或处理用户输入。 “yolo.py”文件很可能包含了YOLO算法的核心代码，负责执行人体检测和动作识别的算法逻辑。“pose_hand.py”可能专注于手势识别，这在动作识别中尤其重要，因为手势能够表达复杂的动作和意图。“getKeyFrame.py”文件可能是用来从视频流中提取关键帧，这些帧用于后续的分析和识别。 “beyes.py”文件暗示了它可能用于检测眼睛的动作或眨眼，这是人体面部表情识别的一部分，同样可以被纳入动作识别的范畴。“saveImg.py”文件表明可能具有保存检测到的动作关键帧或相关图像的功能。“get_features.py”文件可能涉及到从图像中提取特定特征，这些特征对于动作分类和识别至关重要。 “yolo_video.py”文件可能是一个脚本，专门用来处理视频文件，利用YOLO算法进行动作识别。通过这个脚本，开发者可以分析视频中的动作序列，并将其转化为可用的数据或反馈。 这一套编程资源构成了一个完整的人体动作识别系统框架。开发者可以借助这些资源，快速搭建起一个功能齐全的动作识别应用，不仅限于基本的人体姿态识别，还包括手势、面部表情等细节动作的检测。这对于那些想要在人体动作识别项目中获得快速进展的研究人员和工程师而言，是一份宝贵的资源。