人体关键点动作识别 |
| 时间：2025-04-13 11:01:44 来源：互联网 作者： |
【大作业-50】基于YOLO12的人体关键点检测和姿态估计2025年4月1日 · 跨学科应用研究呈现多元化趋势。 医疗领域文献表明，结合关键点运动学参数的LSTM网络可有效识别帕金森病患者步态异常，准确率达89%；体育训练研究中，三维姿态估 更多内容请查看https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/146884198
超轻量更泛化！基于人体骨骼点的动作识别 基于骨骼点的动作识别 (Skeleton-based Action Recognition) 旨在从一系列时间连续的人体骨骼点中识别正在执行的动作。 相较于 RGB 帧或光流，人体骨骼这一模态与人体动作天然更密切，且更加紧凑。更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/426695879
人体关键点检测（姿态估计）简介+分类汇总 人体关键点检测（Human Keypoints Detection）又称为人体姿态估计，是计算机视觉中一个相对基础的任务，是人体动作识别、行为分析、人机交互等的前置任务。 一般情况 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/102457223
百度AI开放平台人体关键点识别_人体关键点检测_人体分析-百度AI开放平台百度AI人体关键点检测识别,检测图像中的所有人体,精准定位人体的21个主要关键点,包含鼻子/颈部/四肢等主要关节部位,可应用于体育健身,娱乐互动,安防监控等场景,分析人体动作和姿态.更多内容请查看https://ai.baidu.com/tech/body/pose
51CTO人体关键点检测2：Pytorch实现人体关键点检测 (人 2023年12月28日 · 人体关键点检测（Human Keypoints Detection）又称为人体姿态估计2D Pose，是计算机视觉中一个相对基础的任务，是人体动作识别、行为分析、人机交互等的前置任务。 一般情况下可以将人体关键点检测细分为单人/ 更多内容请查看https://blog.51cto.com/u_15764210/9011224
基于机器视觉的人体姿态行为识别 关键技术 深度学习模型：使用 卷积神经网络 （CNN）或者更先进的架构如 ResNet 、Hourglass Network等进行特征提取。 关键点检测：通过训练好的模型识别出图像中人的各个关键点位置。 姿态估计：根据检测到的关 更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/714384027
iamzlt.com人体关键点检测以及应用 – IamZLT's BLOG2023年8月13日 · 人体姿态估计，pose estimation，就是通过将图片中已检测到的人体关键点正确的联系起来，从而估计人体姿态。 人体关键点通常对应人体上有一定自由度的关节，比如颈、肩、肘、腕、腰、膝、踝等，如下图。更多内容请查看https://www.iamzlt.com/?p=2282
.sb_doct_txt{color:#4007a2;font-size:11px;line-height:21px;margin-right:3px;vertical-align:super}.b_dark .sb_doct_txt{color:#82c7ff}sia.cnhttps://robot.sia.cn › cn › article › pdf › preview › j[PDF]基于关键点序列的人体动作识别2016年3月24日 · 摘要:在不同的光照及视角下,为了实现人体日常生活动作的高识别率,提出了一种基于Kinect的识别方法.首先,受到人类进行动作识别时往往关注局部细节动作的启发,层次化地 更多内容请查看https://robot.sia.cn/cn/article/pdf/preview/10.13973/j.cnki.robot.2016.0200.pdf
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