人体姿态估计

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 | - | - |

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。

matlab人体姿态估计的代码是用于人体姿势估计和跟踪的基准模型。我们的新项目已在上线，其中包括HRNet在多种视觉任务中的应用。最佳单个HRNet在COCO test-dev2017数据集上获得77.0的AP，在MPII测试集上获得92.3%的PCKh@0.5。我们的新存储库还支持SimpleBaseline方法，欢迎您尝试。此存储库的条目在相关竞赛中取得了显著成绩，是的官方pytorch实现。这项工作提供了令人惊叹的简单有效的基准方法，可激发和评估新的研究方向。我们在COCO关键点检测数据集上的最佳单一模型达到了74.3的mAP。所有模型均可供研究使用。

为了纠正VINS姿态估计器的累积误差，对apriltags2_ros进行了特定验证。这一验证也可以独立作为视觉里程计（VO）使用。主要贡献包括：1. 修改了英特尔Realsense d435i相机的配置文件；2. 将输出与VINS-Mono一致的车体框架姿态发布为主题“/tag_detections”，而不是标签框架到相机框架的变换矩阵；3. 发布了类型为“nav_msgs::Odometry”的主题“/tag_Odometry”，可在RVIZ中可视化；4. 发布了类型为“nav_msgs::Path”的主题“/path”，也可在RVIZ中可视化。更多详细信息，请参阅我的博客。

此Matlab代码multimodal_dbn_pose处理混合数据集中RGB和深度图像的姿势估计，特别是在严重遮挡条件下。我们采用Restricted Boltzmann机实现姿势估计。存储库包含重要文件如下：Yash_RBM/dbn_multi_modality_1_layer.m：浅层多模态DBN；Yash_RBM/dbn_single_modality_1_layer.m：1层高斯二进制RBM（基线）；Yash_RBM/dbn_single_modality_4_layer.m：4层单模态DBN。此外，还提供数据预处理文件：preprocess_cad60.py和cad60_dataset.py。为了重现我们的工作，请按以下步骤操作：步骤1：从指定链接下载CAD60存储库；步骤2：在当前目录下创建名为data/cad60_dataset/的目录结构，并将下载的文件夹放入cad60_directory；步骤3：运行preprocess_cad60.py；步骤4：执行cad60_dataset.py。

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。

提供了ICCV 2017年会上关于PyraNet用于人体姿势估计的培训和测试Matlab代码。感谢杨伟、李爽、欧阳万里、李洪生和王小刚的贡献。安装依赖项：luarocks install hdf5、luarocks install matio、luarocks install optnet（可选）、luarocks install nccl（建议用于多GPU训练）。确保在使用多GPU训练时设置LD_LIBRARY_PATH以指向libnccl.so文件。数据集准备：创建符号链接指向MPII数据集的图像目录：ln -s PATH_TO_MPII_IMAGES_DIR data/mpii/images；创建符号链接指向LSP数据集的图像目录：ln -s PATH_TO_LSP_DIR data。

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]。

OpenPose 是一个实时人体关键点检测系统，可检测人体、手部和面部关键点（共 130 个）。先决条件：安装 CUDA、cuDNN、CMake GUI、protobuf 编译器。创建 Conda 环境，并安装 OpenCV、protobuf。克隆 OpenPose 存储库，并使用 Caffe 构建。

MatLAB代码被用于处理移动平面机器人上仰视摄像机捕获的视频，以估计机器人在环境中不同气球（地标）的姿态和位置。当前实现基于SURF特征的相似性变换来计算视觉里程计，尽管存在累积误差和不同亮度条件下的挑战。HSV颜色空间被用于帮助准确找到地标的位置。