内容概要：该文档介绍了使用YOLOv11与OpenPose相结合来开发的一个摔倒姿态识别系统的设计与实现细节。系统主要特征体现在高速精准检测物体及人体姿态的能力上，同时还通过数据增强等方式提升了模型性能，在软件界面上也实现了易用性和人性化设置。 适用人群：面向计算机视觉领域的研究和开发者以及对图像分析有兴趣的专业技术人员。 使用场景及目标：适用于老年人照护中心、医院等公共场所的安全监视系统，能够在人发生摔倒的情况下快速作出反应。 其他说明：提出了未来的改进方向如集成智能警报和实时摄像头检测等功能模块以拓展系统实用价值。

data_3d_h36m.npz，用于姿态识别

这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。 实时处理能力：项目设计支持实时姿态识别，适用于视频监控、动态分析等场景。 使用方法： 环境要求：详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。 安装步骤：提供项目安装和配置的具体指导。 运行指南：说明如何启动姿态识别任务，包括命令行参数等。

python姿态检测实现多人多姿态识别python行为识别行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类源码0基础部署视频教程 项目源码下载：https://download.csdn.net/download/babyai996/87552750

基于matlab的人体姿态识别代码汇总。里面共包括7个项目的代码，图片为项目目录的汇总。

MATLAB课题： 人体行为姿态识别

Official source code of "Batch DropBlock Network for Person Re-identification and Beyond" (ICCV 2019) 重识别问题的难点主要在于姿态的多变，随机遮挡等会降低模型的精度，抽取局部关注点信息，随机的去除batch中输入feature map的相同区域。然后将两个分支的输出concat，这种方式不但能够应用到重学习中也能够应用到其他场景。

该课题为基于Matlab的异常行为检测。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示，从而避免一些事故的发生，属于主动监控该设计，具有人际交互界面，需要具备一定编程基础的人员学习。

基于yolov5和openpose人体骨骼关键点实现的摔倒姿态识别检测系统源码+模型+项目操作说明(可训练其他姿态模型).zip 【项目介绍】 主要使用yolov5算法与openpose算法模型相结合，并非直接使用yolov5检测摔倒和站立两种状态！ 项目中提供了yolov5s.pt人形检测模型(可自己再训练)，摔倒姿态openpose.git模型（可训练其他姿态模型）。 通过open pose 可以获得人体的关键点图 提供了项目操作说明文档，按照操作配置好环境，修改路径运行即可。另外可以自定义修改摔倒检测阈值、判别条件等，代码关键位置有注释解释！容易理解~ 使用过程有相关问题，可以留言或者私信！请放心下载！！！

变电站安全生产的智能化管理系统源码(人脸识别考勤_移动目标跟踪_越线检测_安全措施检测_姿态识别等功能)+项目说明.7z 通过人脸识别功能进行人员的考勤； 通过人员、车辆的检测和识别来实现变电站的智能化管理； 通过安全行为识别和安全区域报警功能来实现对变电站内人员和设备安全的监督； 项目利用DeepSort算法实现作业现场移动目标跟踪定位。 【依赖】 NumPy sklearn OpenCV 【跟踪py文件说明】 detection.py：检测基类。 kalman_filter.py：卡尔曼滤波器实现和图像空间滤波的具体参数化。 linear_assignment.py：此模块包含最低成本匹配和匹配级联的代码。 iou_matching.py：此模块包含IOU匹配指标。 nn_matching.py：最近邻匹配度量的模块。 track.py：轨道类包含单目标轨道数据，例如卡尔曼状态，命中数，未命中，命中条纹，相关特征向量等。 tracker.py：这是多目标跟踪器类。 更多细节，请看资源内的项目说明