1.基于 Openpose 实现人体动作识别
2.ncnn、人体tengine、关键rknn、点识mnn、别源armnn、码人tvm 哪个框架在RK3399上性能最好？
3.基于python的体关java问答程序源码室内老人实时摔倒智能监测系统（康复训练检测+代码）
4.人体姿态识别（附教程+代码）
5.mediapipe人体姿态检测(手，面部识别，键点技术姿势识别，识别物体检测以及自拍分割)
6.关键点检测算法（一）总体介绍

基于 Openpose 实现人体动作识别

       本文探讨了基于Openpose实现人体动作识别的人体全过程，旨在解决当前行为监测中的关键精度不足与效率较低的问题。Openpose作为一种经典的点识人体姿态识别项目，采用自底向上的别源检测方法，广泛应用于行为监测、码人姿态纠正与动作分类，体关对智能家居、键点技术自动驾驶、智能监控等领域具有重要研究意义与应用价值。

       针对多人目标姿态识别的复杂性，传统方法主要通过自顶而下的候选关键点查找及空间联系优化算法，或利用建立部分亲和字段实现关键点检测与人体骨架连接。本文提出了一种结合Openpose的姿态识别技术，通过分析不同肢体之间的协调关系构建分类算法，通过比较不同分类算法的性能，最终实现了多个目标的姿态显示、检测与分类的实时显示。

       核心步骤包括利用Openpose遍历数据集，提取不同分类下的人物姿态信息作为动作特征，并保存为TXT文档；整合特征与信息，去除冗余数据，形成输入与输出标签CSV文件；利用Openpose调用模型进行人体姿态识别，提取关键点坐标，结合骨骼点连接进行实时姿态检测。

       系统搭建基于Openpose环境，依赖Python、CUDA与swig技术支持。文中设定的分类算法包括支持向量机、决策树、随机森林与神经网络，通过特征提取、整合与分类算法训练，实现多目标动作监测。每类行为通过摄像头采集视频，分帧为多张，利用Openpose提取姿态特征，eduline源码修改方法整合为TXT文件，供不同分类算法学习。

       对于模型训练，选择支持向量机、决策树、随机森林与神经网络等算法进行测试与评估，主要依据混淆矩阵、精准率、召回率与F1得分进行模型效果分析。本文通过实验证明，Openpose结合上述分类算法在人体动作识别领域具有较高的识别精度与效率，适用于行为监测、姿态纠正、动作分类等多个应用场景。

       总结，Openpose作为人体姿态识别的强有力工具，结合不同的机器学习算法，能够实现多目标人体动作的实时识别与分类，为智能家居、自动驾驶、智能监控等领域提供技术支持。本文提供的方法与实现细节，为相关领域的研究与应用提供了参考。

ncnn、tengine、rknn、mnn、armnn、tvm 哪个框架在RK上性能最好？

       探索RK上的人体关键点检测框架：ncnn、tengine、rknn、mnn、armnn、tvm的性能较量

       在计算机视觉领域，人体关键点检测是基础且至关重要的任务，它涉及单人或多人的姿态识别、行为分析和人机交互。要在这个复杂任务中脱颖而出，选择一个在性能和资源效率上都契合的框架至关重要。在众多框架中，ncnn、tengine、rknn、小程序分销 源码mnn、armnn和tvm在RK平台上各有所长。本文将深入探讨它们在实际部署中的表现，特别是对于工业环境中对精度和速度要求的平衡。

       人体姿态估计面临诸多挑战，非刚性结构带来的姿态变化、服饰差异、人体结构相似性、环境干扰以及多变的拍摄角度都对检测精度提出了高要求。在选择框架时，不仅要考虑识别精度，还要考虑模型的推理速度，因为硬件性能对模型的复杂度和大小有着显著影响。

       在多人关键点检测中，自上而下和自下而上的方法各有千秋。自上而下的Top-Down方法依赖于目标检测和关键点检测，但可能受到检测框影响，而自下而上的Bottom-Up则更注重关键点的聚类，尽管精度相对较低，但处理速度较快。为了应对这些挑战，我们选择使用Lite-HRNet，一个轻量级且在COCO上表现出色的网络。它的高效和低资源需求使得它在rknn等嵌入式设备上部署成为可能。

       然而，选择最佳框架并非孤立的决策，还需结合具体的应用场景和硬件限制。深圳原数科技，作为一家专注于嵌入式软硬件服务的领先企业，拥有丰富的国产MCU和SOC开发经验，尤其在低成本的AI视觉和无线传输领域独具优势。他们的人形追踪云台和虚拟背景直播一体机等产品，就是这种技术实力的体现。如果您对这些技术或产品有兴趣，可以直接联系李生（微信同号：），或访问官网获取更多信息。

       在RK平台性能比较中，每个框架都有其独特的优点，选择最适合的框架需要根据实际需求和设备特性进行评估，以实现最佳的性能与资源平衡。在这个过程中，深圳原数科技的专业支持无疑是一个有力的合作伙伴。

基于python的计算书插入源码室内老人实时摔倒智能监测系统（康复训练检测+代码）

       在识别摔倒行为的Python系统中，关键代码段通过计算特定角度来判断人体是否摔倒。例如，angle1 = calculate_angle(left_eye, left_hip, left_heel) 和 angle2 = calculate_angle(right_eye, right_hip, right_heel)。这些角度计算是基础框架，实际应用需进一步开发和优化。

       系统通过循环读取视频帧，首先将图像从BGR转换为RGB格式，然后设置图像可写属性为False，以确保数据不变。在每个帧中，提取关键姿态点坐标，如左眼、左髋、左脚跟等。接着调用`calculate_angle`函数计算特定关节间角度。

       系统依据角度变化判断摔倒与否，当角度超出设定阈值时，即认为发生摔倒。此技术在老年人护理、安全监控等领域具有重要价值。正常行走状态下，系统同样监测关键点，确保安全。

       摔倒检测技术应用广泛，包括但不限于老年人护理、安全监控、运动分析等。随着技术进步，其应用领域将持续扩展，为生活带来更多便利与安全。

人体姿态识别（附教程+代码）

       人体姿态识别，一种深度学习与计算机视觉的结合技术，旨在精确识别和定位人体在图像或视频中的关节位置与动作。这项技术在健身、医疗和安防领域展现广泛潜力，如提供个性化训练指导、康复治疗分析以及行为监控。它的核心是深度学习模型，如CNN和RNN，通过大量训练数据学习人体关节特征，进而实时进行姿态定位和跟踪。

       为了提升识别精度，研究人员不断探索创新技术，桑黄树源码如利用上下文信息、多尺度特征融合和姿势关系建模。一个例子是提出的模型，它能从RGB视频帧中识别出个3D标记和背景分割，且能在手机、桌面设备甚至Python和Web环境中实现实时性能。其工作流程包括人物检测和跟踪两步骤，仅在需要时进行重复检测，以节省计算资源。

       此解决方案的模型，如BlazePose检测器，基于轻量级BlazeFace模型，通过预测额外关键点来精确描述人体。模型提供了多种配置选项，如静态图像模式、模型复杂度控制等，以满足不同应用场景的需求。整个流程通过图形化实现，以直观展示姿态标记和渲染效果。

       总结来说，人体姿态识别技术凭借其高精度和适应性，正在逐步改变多个领域的实践，为用户提供更智能、便捷的服务和支持。通过实例代码和配置选项，我们可以直观地体验其功能和性能。

mediapipe人体姿态检测(手，面部识别，姿势识别，物体检测以及自拍分割)

       本文重点探讨MediaPipe在人体姿态检测领域的全面支持，包括手部、面部识别、全身姿势识别、物体检测以及自拍分割等五大关键技术。通过深入理解这些功能，开发者能够运用MediaPipe在各种应用中实现精准的人体动作捕捉与分析。

       MediaPipe的手部关键点检测模块（mediapipe.solutions.hands）能实时识别和追踪双手的个关键点，涵盖手指关节位置，对于手势识别、AR/VR交互和手语翻译等应用场景至关重要。精准计算手指弯曲角度、伸展状态及手部姿态，构建响应灵敏、自然流畅的交互界面。

       MediaPipe的面部识别能力分为两个层面。面部检测（mediapipe.solutions.face_detection）快速定位图像或视频中的面部区域，提供边界框坐标，为后续的面部特征分析奠定基础。人脸网格（mediapipe.solutions.face_mesh）生成包含个关键点的密集网格，覆盖面部所有显著特征点，支持表情分析、3D建模和实时特效应用。

       全身姿势识别（mediapipe.solutions.pose）实时估算人体的个关键点，涵盖头部、躯干、四肢等多个部位，适用于健身APP、舞蹈教学、人机交互和动作分析等领域，为用户提供实时反馈，提升体验与效率。

       MediaPipe具备物体检测能力，集成内置或自定义的物体检测模型，识别和定位图像或视频中的特定对象。在智能家居、智能安防、自动驾驶等场景中，目标识别与追踪应用广泛，开发者可根据需求集成合适的物体检测模型，与MediaPipe其他功能无缝衔接。

       自拍分割（mediapipe.solutions.selfie_segmentation）针对自拍场景的图像分割技术，准确区分出人物主体与背景，适用于照片编辑、虚拟背景替换、AR滤镜等应用，让用户轻松实现个性化图像创作。

       结合Python等编程语言，开发者能便捷地将这些先进技术融入创新项目中，赋能各行业的人工智能应用，创造更具智能化和互动性的用户体验。

关键点检测算法（一）总体介绍

       关键点检测领域涵盖了人脸、人体及特定类别物体的关键点检测。人体骨骼关键点检测尤为热门，因其在自动驾驶、姿态估计、行为识别、人机交互、虚拟现实、智能家居及无人驾驶等领域具有广泛的应用前景。人体骨骼关键点检测作为计算机视觉的基础任务，面临着人体柔韧性带来的多变姿态、关键点受姿态、穿着、视角影响显著及遮挡、光照环境变化等挑战，构成了其研究的复杂性和挑战性。本文将对人体关键点检测的各方面进行介绍。

       在进行关键点检测时，往往依赖于数据集。以下是用于人体关键点检测的常用数据集：

       2D数据集包括LSP、FLIC、MPII、MSCOCO、AI Chanllenge、Pose Track等。

       3D数据集则有Human3.6M、HumanEva、Total Capture、JTA Dataset、MPI-INF-3DHP、SURREAL及UP-3D等。

       构建关键点的Ground Truth时，有三种常见方式：直接使用坐标、使用热图表示及结合热图与偏移量。直接坐标方式可直接获得关键点位置信息；热图方式则通过概率图表示每个关键点的可能位置，其距离关键点越近的像素概率越大；结合热图与偏移量的方式，由Google在CVPR 年提出，其热图表示关键点一定范围内的所有点，而偏移量则描述与目标关键点之间的关系。

       在单人2D关键点检测领域，近年来涌现了多种先进的算法，如DeepPose、Efficient Object Localization、Convolutional Pose Machines、Learning Feature Pyramids等，这些算法通过深度神经网络的学习能力提高了检测精度。

       多人2D关键点检测主要分为自上而下和自下而上两种方法。自上而下方法如RMPE、Cascaded Pyramid Network、Spatial Shortcut Network等，自下而上方法则以OpenPose为代表，通过构建部分关联领域进行整体现象的解析。

       3D关键点检测涉及更复杂的三维空间建模，近年来的研究成果包括Coarse-to-Fine Volumetric Prediction、A simple yet effective baseline、RepNet、Generating Multiple Hypotheses等，这些方法旨在从不同角度解决3D空间中人体姿态的估计问题。

       通过上述介绍，我们可以看到人体关键点检测是一个跨学科、技术密集型的研究领域，其应用广泛且挑战性显著。未来，随着深度学习、计算机视觉等技术的不断进步，人体关键点检测的精度和效率将有望得到进一步提升。

openpose原理及安装教程（姿态识别）

       OpenPose：姿态识别的深度学习解决方案

       OpenPose，一个强大的开源库，基于深度学习和计算机视觉技术，特别是卷积神经网络（CNN），专为实时多人姿态估计设计。其核心原理是通过深度学习处理图像或视频，识别出关键人体部位，如头部、肩部等，并通过这些关键点的连接，解析出完整的动作和跟踪。

       安装OpenPose涉及下载源代码或预编译版本，安装必要的依赖库如CMake和OpenCV，配置和编译项目，最后运行示例程序或集成到项目中。这需要一定的编程和计算机视觉基础，以及适当的计算资源。

       OpenPose具有多个人体和手部姿态同时检测的能力，支持多人姿态估计，且能检测多关键点，包括身体和手部。它的跨平台支持使其适用于Windows、Linux和MacOS等操作系统，且作为开源项目，允许开发者自由使用和定制。

       在GitHub上安装OpenPose，需要安装Git，克隆项目代码，配置和编译依赖库，然后在特定操作系统如Ubuntu下执行一系列命令，如安装依赖、配置、编译和安装OpenPose。不同平台的安装步骤可能略有差异，需参考官方文档。

       总的来说，OpenPose是姿态识别领域的重要工具，它凭借其高效、准确的性能，广泛应用于各种需要实时人体姿态分析的场景。使用时，关注硬件设备和参数配置的选择，以确保最佳的性能表现。

关键点检测算法（三）多人2D关键点检测算法之OpenPose

       一、总体介绍

       创新点：提出2D向量Part Affinity Fields（衡量两两关节点的亲和度）

       效果：COCO 年人体关键点检测第一名，test-dev AP=.8

       关键词:

       PCM: Part confidence maps（关节点置信图），表示像素在关节点的高斯响应，离关节点越近的像素，响应值越大。

       PAF: Part Affinity Fields（关节亲和场）， 表示骨架位置和骨架上像素的方向，某骨架预测出来的PAF与真实的PAF越接近，则两两关节点联接更亲密。

       二、算法流程

       (a) 输入整张，经过backbone后feed到并列路径(b)、(c)；

       (b) 预测关节点置信图PCM；

       (c) 预测两两关节点亲和度PAF；

       (d) 统计两两关节点匹配亲和度；

       (e) PAF相关值作为边权，利用匈牙利算法得到最优的多人关节点联接结果；

       三、网络结构

       每个stage的loss计算方式：

       最终总loss计算方式：

       四、PCM（Part confidence maps）

       关节点置信图[公式] ，表示第k个人的第j个关节点存在于p像素的置信度。计算公式如下：

       如果一个像素点存在多个响应，意味这一张图中有多个人，见下图：

       上图表示j关节点的置信图，2条高斯曲线表示像素p对2个人j关节的响应，出现这种情况时，我们取最大响应值，即图中的虚线。

       因此，单个像素只对一个人的关节产生响应，最终，一张图对应的PCM为[公式] ，其维度为W ×H × J。

       在测试阶段，通过non-maximum suppression进行处理，实际操作就是在一定范围的邻域内的，只保留一个最大值，比如有两个峰值是挨着的，那么只取一个就可以，取那个最大值的那个。

       五、PAF（Part Affinity Fields）

       对于某类给定的肢体c, 与其相关联的两类关键点是 j1, j2 （比如肢体c为小臂，则j1, j2分别为肘部关键点和腕部关键点），对于某一个人 k, 训练时的每一点的亲和度向量label为: 如果点在肢体上, 则为两个关键点连线方向单位向量（模长为1）, 否则为零向量。

       其中：

       那么如何从数学上描述一个点p在肢体lamb c,k上呢？从直觉上来说有两点：点p与起始关键点在肢体方向（即两个关联关键点的连线方向）的距离不能超过终止关键点，在垂直肢体方向的距离不能超过肢体的宽度。

       这个式子的含义很明显，将p与x的组成的向量，在v和v的垂直方向上的投影的长度做了限制。对于多个人, 对单个人的label累加取平均。

       在测试阶段，通过沿着不同的候选结点之间，计算PAF的线积分，得到结点之间的联系性。

       其中，两个d为两个候选结点，将方向单位化，而p为两个结点连线上的点。即两个关键点间的亲和度为这两个点连线上的点的亲和度向量与两点连线方向的单位向量的路径积分。

       六、关键点聚类

       在模型inference阶段，我们可以得到关节置信图和关节亲密场的预测值，还需要将各个人的关节点联接起来，本文使用了最大边权的匈牙利算法进行二分图匹配。