姿态识别

CSDN佛怒唐莲上传的视频提供了完整的MATLAB代码，适合初学者上手，亲测可运行。以下是具体操作说明： 1. 代码内容- 主函数：main.m- 调用函数：其他.m文件- 代码运行结果附有效果图，方便直观理解 2. 运行要求- MATLAB版本：建议使用MATLAB 2019b- 如果遇到运行错误，请根据提示修改，如有不解之处，可私信博主咨询 3. 运行步骤- 步骤一：将所有文件放入MATLAB的当前文件夹中- 步骤二：双击打开main.m文件- 步骤三：点击运行，等待程序完成以获得仿真结果 4. 额外服务如需额外技术支持，博主提供以下服务：- 代码支持：完整代码供下载- 论文与参考复现- MATLAB程序定制- 科研合作 详情请扫描博客底部的QQ名片，获取进一步咨询。

纳米卫星姿态确定与控制系统 本项目提供用于纳米卫星姿态确定与控制系统的MATLAB代码，重点关注姿态解算算法的实现。代码包含多种姿态解算方法，并可根据实际需求进行修改和扩展。 主要功能 基于不同传感器的姿态解算算法，例如陀螺仪、磁力计、太阳敏感器等。 传感器数据融合算法，提高姿态估计精度。 姿态解算算法的仿真和性能评估。 代码结构 代码采用模块化设计，便于理解和使用。主要模块包括： 传感器模型: 模拟不同传感器的输出数据。 姿态解算算法: 实现各种姿态解算方法。 数据融合算法: 融合多个传感器的测量数据。 仿真环境: 用于测试和验证算法性能。 使用方法 下载代码并解压。 根据需要修改代码参数。 运行主程序进行仿真或数据处理。 联系方式 如有任何问题，请联系[邮箱地址]。

介绍了使用Matlab编写的姿态变换函数集合，可以实现不同姿态之间的相互转换。导航系N为北东地坐标系，通过旋转顺序Z、Y、X得到载体系B，使用欧拉角、四元数和方向余弦阵描述，包括了dcm2eul、eul2dcm、eul2qua和qua2dcm函数。

在本项目中，我们通过Matlab实现了人体行为姿态检测与识别，其中包含视频分析、行为测试、预警机制以及打架斗殴的识别。整个系统采用GUI界面，使得用户可以方便地进行实时行为监测与数据分析。 视频分析：通过Matlab对视频中的人物进行姿态识别，提取关键骨骼点，准确分析人体动作。 行为测试与预警：系统能够自动识别特定行为并在发生异常时发出预警通知，尤其是对于打架斗殴行为，能够有效预测并提醒监控人员。 GUI界面：系统提供友好的图形界面，用户可以直接上传视频，选择测试行为并查看分析结果。 该系统的开发不仅提供了行为分析的高效工具，还能在紧急情况下提供及时的预警，提升安全监控效率。

功能：介绍了一种惯性导航系统姿态动态初始化的方法。输入包括前一时刻的GPS导航数据BLH1、载体位置mimudat1和MIMU测量数据gpsdat2，以及当前时刻的GPS导航数据BLH2、载体位置mimudat2和MIMU测量数据。输出包括中间时刻体坐标系b相对于移动站北东地坐标系n的姿态角attitude和旋转四元数Q_n_b。

SimplePointPose 是一个用于人体姿态估计和跟踪的简洁高效的基准代码库，基于 PyTorch 实现，并在 COCO 关键点数据集上取得了出色成果。 主要特点： 提供一个简单有效的基线方法，有助于激发和评估该领域的新想法。 在具有挑战性的基准测试中取得优异结果，例如，在 COCO 关键点数据集上，最佳模型达到 74.3 mAP。 提供所有模型供研究使用。 MPII 验证集结果： | 指标 | 头部 | 肩膀 | 手肘 | 手腕 | 臀部 | 膝盖 | 脚踝 | 平均 || :----------------------: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: | :--: || 均值@0.1 (256x256) | 96.3 | 95.3 | 89.0 | 83.2 | 88.4 | 8 | - | - |

该MATLAB代码先保存并运行了LSTM姿态机，这是CVPR'18中的一项研究。回购包括该论文的源代码，作者包括罗岳、王周霞等。代码已在64位Linux（Ubuntu 14.04 LTS）上测试，并要求安装MATLAB（R2015a）和至少2.4.8版本的OpenCV。使用了CUDA8.0 + cuDNNv5在GTX TitanX上测试通过。

该程序利用扩展卡尔曼滤波算法，实现了对飞机姿态的有效控制。程序主体使用MATLAB语言编写，清晰易懂，方便用户学习和修改。

介绍了一种基于自监督学习的3D人体姿态估计方法，该方法利用单目视频帧序列进行3D姿态生成，并采用自监督校正机制，通过保持3D几何一致性来增强模型性能。该方法的核心部分使用C++实现，并由深度学习工具箱Caffe提供支持。在Human3.6M、KTH Football II和MPII数据集上进行的实验结果表明，该方法具有良好的性能表现。

乔治·帕夫拉科斯（Georgios Pavlakos），周晓薇，科斯塔斯·达尼利迪斯（Kostas Daniilidis）提出了用于3D人体姿势估计的“序数深度监督”方法。这里提供了相应论文的代码链接，用于在CVPR 2018中实现的序数姿态3D深度监视。使用说明包括命令行调用ConvNet模型和MATLAB脚本（存储于matlab文件夹），用于可视化和评估。确保预先安装MATLAB和hdf5库，并按照指南下载模型和数据集。