一个轻量化模型，在经典openpose上做出了相应改进 可用于多人的、实时的姿态估计并记录每个人的id进行跟踪 深度学习--网络模型简单化 很方便的集成到python C++环境中 适合对计算机视觉研究者深入探索

PoseNet和TensorFlow.js 这是在浏览器中使用预训练模型的示例。 对于此特定示例，这是训练有素的模型，这是一种用于移动视觉的有效CNN。 PoseNet可以使用单姿势或多姿势算法检测图像和视频中的人物。 有关此机器学习模型的更多详细信息， ，以获取在Tensorflow.js上运行的PoseNet的高级描述。 查看 笔记： 该代码基于TensorFlow团队发布的模型。 我借用，改编并将其变成一个React组件。 请记住，我刚刚在Chrome中对其进行了测试。 不好意思，我不在乎其他浏览器进行此类实验。 出于明显的原因，您必须允许使用网络摄像头。 不用担心，图像会保留在您的浏览器中。 假设这是GDPR的合规性 :winking_face_with_tongue: PoseNet React组件 import * as React from 'react' import ReactDOM from 'react-

随着对微机电系统-惯性测量单元 (micro-electro-mechanical system-inertial measure- ment unit, MEMS-IMU) 在室内定位、动态追踪等应用领域中的需求日益迫切, 使得具有高 精度、低成本和实时性的 MEMS-IMU 模块设计成为研究热点. 针对 MEMS-IMU 的核心技 术——姿态估算进行研究, 设计了一种基于四元数的 9 轴 MEMS-IMU 实时姿态估算算法.