“超过100 FPS的多人3D姿势估计的跨视图跟踪”数据集 注意：回购包含本文中使用的数据集，包括Campus，Shelf，StoreLayout1，StoreLayout2。 连同数据一起，我们提供了一些脚本来可视化2D和3D数据，并评估结果。 不包括源代码，因为这是一个商业项目，如果您有兴趣，请在找到更多信息。 数据集 在这里，我们提供了四个数据集，包括 校园： : 架子： ： StoreLayout1：由AiFi Inc.提出。 StoreLayout2：由AiFi Inc.提出。 为了方便起见，您可以一键式从找到并下载它们。 数据结构 对于每个数据集，目录的结构组织如下 Campus_Seq1 ├── annotation_2d.json ├── annotation_3d.json ├── calibration.json ├── detection.json ├─

// 功能描述 : 智能台灯设计与制作 // 说明:智能台灯具有姿势监督、调光、节能、时间提醒等功能 // ---------------------------------------------------------------- 蜂鸣器模块:PB5 LED模块：PC13 OLED 屏幕： GND 电源地 VCC 3.3v电源 D0 PA5（SCL） D1 PA7（SDA） RES PB0 DS、CS——GND 按键模块： KEY1->PB12 KEY2->PB13 KEY3->PB14 KEY4->PB15 光敏电阻:AO->PA1 温湿度模块：DAT->PA11 超声波测距模块：tring->PB11 echo->PB10 DS1302时钟模块：IO->PB7 SCK->PB8 RST->PB9

我们最常见的Web安全攻击有以下几种1.XSS跨站脚本攻击2.CSRF跨站请求伪造3.clickjacking点击劫持/UI-覆盖攻击下面我们来一一分析跨站脚本攻击（CrossSiteScripting），为了不和层叠样式表（CascadingStyleSheets,CSS）的缩写混淆，故将跨站脚本攻击缩写为XSS。恶意攻击者往Web页面里插入恶意Script代码，当用户浏览该页之时，嵌入其中Web里面的Script代码会被执行，从而达到恶意攻击用户的目的。1.ReflectedXSS（基于反射的XSS攻击）2.StoredXSS（基于存储的XSS攻击）3.DOM-basedorlocalXS

RealTime3DPoseTracker-OpenPose 使用OpenPose，Python机器学习工具包，Realsense和Kinect库进行实时3D姿势跟踪和手势识别。 安装步骤：OpenPose和PyOpenPose机器：4 GPU，GeForce GTX 1080操作系统：Ubuntu 16.04 克隆OpenPose存储库：“ git clone ” 通过以下链接从PyOpenPose检查当前集成的OpenPose版本：https://github.com/FORTH-ModelBasedTracker/PyOpenPose 通过以下方式将OpenPose版本重置为此提交：git reset --hard #version 下载并安装CMake GUI：sudo apt-get install cmake-qt-gui 安装CUDA 8：sudo apt-g

matlab的egde源代码3D人体姿势估计= 2D姿势估计+匹配 接触 陈清杭 电子邮件： 该Matlab代码演示了具有给定2D姿势界标的单个RGB图像的3D人体姿势估计。 2D姿势可以通过最新的CNN（例如CPM（）或沙漏）导出 示范影片 开始之前，请观看演示视频！ 入门 从以下链接下载3D姿势库： 用法： 打开Matlab，将当前目录设置为“ Release”，并将其包括在内，将“ 3D_library.mat”放在“ Release”文件夹中 运行demo.m（CPM提供了一些带有相关2D姿势的示例） 实施2D姿势估算（例如CPM或Hourglass）以运行您自己的示例 在demo.m中更改输入图像（第26行），并加载自己的2D姿势估计（第32行） 参考 3D人体姿势估计= 2D姿势估计+匹配

头部姿势估计-OpenCV 在计算机视觉中，姿势估计特别是指对象相对于相机的相对方向。 姿势估计在计算机视觉中通常称为“透视n点”问题或PNP问题。 样片 安装 使用包管理器 。 pip install -r requirements.txt cd models bash downloader.sh cd .. 用法 从图像获取姿势 python head_pose_from_image.py -h 从网络摄像头获取姿势 python head_pose_from_webcam.py -h #### For source 0 and focal length 1 python head_pose_from_webcam.py -f 1 -s 0 3D模型可视化 python Visualize3DModel.py

深层OF 用于使用从自由移动的动物的视频中提取的时间序列进行后处理的套件 您可以使用此包从时间序列中提取预定义的主题（例如时区，攀岩，基本的社交互动），也可以将数据嵌入到序列感知的潜在空间中，以在无人监督的情况下提取有意义的主题方法！ 两者都可以在包内使用，例如，以自动比较用户定义的实验组。 我该如何开始？ 安装： 打开一个终端（安装了python> 3.6）并输入： pip install deepof 在我们深入研究之前： 首先，为您的项目创建一个文件夹，其中至少包含两个子目录，分别称为“视频”和“表”。 前者应包含您正在使用的视频（原始数据或从DLC获得的带有标签的视频）； 后者应该具有您从DeepLabCut获得的所有跟踪表，格式为.h5或.csv。 如果您不想自己使用DLC，请不要担心：一个兼容的小鼠预训练模型将很快发布！ my_project -- Videos ->

基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

介绍 FOXTracker是一款用于游戏的面部头部跟踪器。 作为执行或TrackIR 作为飞行模拟游戏，如DCS轨道摄像机控制器（pointtracker）。 先决条件 普通的网络摄像机。 建议立即安装 。 Windows 10 x64是唯一受支持的平台。 用法 该程序仍在开发中，尚未稳定。 我将永远不会从您的相机收集任何用户数据。 在下载FOXTracker 该程序直接支持控制游戏或使用Opentrack作为后端。 目前，样条函数正在开发中，因此使用Opentrack是个好主意。 如果您单独使用此程序，请修改config或config.yaml。 只需将您的opentrack输入转换为UDP，然后打开FlightAgentX.exe。 一切正常。 另外，您可以在此处使用 。 可以在上找到视频 中文评论 未来计划（可能一年） 尝试增强跟踪器的功能。 将添加样条函数。 执

matlab语言之视频的行为人行为姿势识别（跌倒摔倒检测，GUI界面设计，行走，站立，跌倒）