骨架 人体yolo
基于go语言gin框架的web项目骨架
该骨架每个组件之间可单独使用，组件之间松耦合，高内聚，组件的实现基于其他三方依赖包的封装。 目前该骨架实现了大多数的组件，比如事件,中间件,日志,配置,参数验证,命令行,定时任务等功能，目前可以满足大多数开发需求，后续会持续维护更新功能。 github地址：https://github.com/cz ......
AI人体行为分析：玩手机/打电话/摔倒/攀爬/扭打检测及TSINGSEE场景解决方案
一、AI人体行为分析技术概述及场景 人体姿态分析/行为分析/动作识别AI算法，是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术，可以实现对人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。 在场景应用中，通过视频画面对人员进行动作姿态的数据捕捉并进行数据的比 ......
AI人体行为分析：玩手机/打电话/摔倒/攀爬/扭打检测及TSINGSEE场景解决方案
识别到这些行为时，系统将抓拍截图并立即触发告警，提醒管理人员及时查看与干预。还可以联动语音装置进行语音的提醒与警示。 ......
前端性能优化必杀技：骨架屏让你快人一步
在现代前端开发中，用户体验和性能优化一直是小伙伴们追求的目标之一。骨架屏(Skeleton Screen)作为一种优化用户界面加载速度的方法，应用在各种（App/小程序/h5）应用里面。本文将深入探讨骨架屏的最佳实践，结合代码案例，介绍如何实现和优化骨架屏。 什么是骨架屏？ 骨架屏是一种在页面加载过 ......
python,一个数组y1存放yolo的位置信息BBOX,一个y2数组存放识别的结果信息，根据y1数组按左上角的点坐标排序，y2对应跟着变化
import numpy as np # 示例数据 y1 = np.array([[50, 100, 200, 300], [10, 20, 30, 40], [60, 70, 80, 90]]) y2 = np.array(['cat', 'dog', 'bird']) # 按左上角点的坐标排序y ......
美国2009年开始入侵华为总部服务器；马斯克脑机公司将进行首次人体试验；全球首个5G卫星电话拨通丨RTE开发者日报 Vol.54
开发者朋友们大家好： 这里是「RTE 开发者日报」，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家留 ......
迷走神经：探索人体最神秘的神经
1. 简介 迷走神经，或称为Vagus Nerve，是人体中最长、最复杂的神经之一。它起源于大脑，经过颈部，延伸至胸腔和腹部，涉及众多生理功能，如心跳、呼吸、消化等。它不仅仅是一个关于应激的神经，更是关于我们如何与他人互动和建立联系的关键。 3. 迷走神经在治疗中的应用 由于迷走神经与我们的应激反应 ......
YOLO概述
一. 目标检测 目标检测（Object Detection）是计算机视觉里的一个重要领域 其主要任务是识别和定位视频图片中的特定物体，如人、车辆、动物、物体等，并将其标注出来 早期的时候，目标检测主要使用提取特征给分类器（SVM）进行分类的方法。这些方法通常基于图像的低级特征，如边缘、纹理和颜色等， ......
YOLO
首发于视觉随笔 1. 创新 YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。从网络设计上，YOLO与rcnn、fast rcnn及faster rcnn的区别如下： [1] YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。YOLO没 ......
opencv提取骨架细化python
来自于这里：基于OpenCV实现二值图细化，骨骼化并求出端点和交叉点_晴堂的博客-CSDN博客 我用python实现，并且改进了一下，看到回复发出来 def LineMid(binary): binary[binary == 255] = 1 skeleton0 = morphology.skele ......
YOLO v5学习之数据集的标定及训练
# 1、首先下载数据集标定工具labelImg LabelImg数据集标定工具的下载地址：[https://github.com/tzutalin/labelImg](https://github.com/tzutalin/labelImg) ## labelImg的安装 首先安装labelImg所 ......
yolo5纸张卡片顶点检测，实现任意倾斜角度较正
https://blog.csdn.net/demm868/article/details/111087578  - [2、数据集的标定](#2_14) - [3、双目测距代码的单独运行调试](#3_17) - [4、YOLO v5与双目测距的代码的结合](#4YOLO_v5_20) ......
人体感应太阳能灯原理图详细讲解
人体感应太阳能灯原理图详细讲解 三河凡科科技飞讯教学篇，人体感应太阳能灯是一种利用太阳能源供电，通过人体红外线感应技术实现智能控制灯源开关的照明设备。其原理是利用太阳能板将太阳能转化为电能，通过对电池的储存和管理，将电能存储在电池中，作为灯源使用时的电力供应。同时，通过人体红外线感应技术，能够实现对 ......
运动人体与补液
运动人体与补液 所属栏目：体育健康知识 加入时间：2013年03月16日 22:43 点击：3080 人体的近三分之二是水，它在人体中发挥组成细胞、排泄废物、保护组织、传输营养物质及气体、维持血液的容积和调节体温等六大功能。对一个运动人体来说，水就更重要了，因为运动人体的水代谢要远远高于不运动的人。 ......
【pytorch】目标检测：YOLO的基本原理与YOLO系列的网络结构
利用深度学习进行目标检测的算法可分为两类：two-stage和one-stage。two-stage类的算法，是基于Region Proposal的，它包括R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN；one-stage类的算法仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置，它包 ......
计算机视觉五大核心研究任务全解：分类识别、检测分割、人体分析、三维视觉、视频分析
> 本篇文章深入探讨了计算视觉的定义和主要任务。内容涵盖了图像分类与识别、物体检测与分割、人体分析、三维计算机视觉、视频理解与分析等技术，最后展示了无监督学习与自监督学习在计算机视觉中的应用。 > 作者 TechLead，拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦 ......
打造属于自己的人体识别系统：基于openpose，开源且免费
安装CMake：访问CMake的官方网站（https://cmake.org/download/），下载最新的Windows安装程序。运行下载的安装程序，并按照安装向导的说明进行安装。安装CUDA（可选）：CUDA是用于GPU加速的平行计算平台，对于OpenPose的一些功能来说是可选的，但推荐安装 ......
（继续）完善PS端YOLO网络前向计算函数
# 继续完善PS端YOLO网络前向计算函数 ## 目标 - 在PS端实现YOLO网络的前向计算 - 对不同的卷积层进行配置和优化 - 比较PS端和Python端的计算结果 ## 前提 - PS端使用卷积计算模块，可以同时处理8个通道的数据 - PS端使用量化模块，可以对数据进行量化和反量化，以减少内 ......
神经网络的基本骨架
# 基本骨架 ## 1.基本介绍 [torch.nn官网](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#) torcn.nn是专门为神经网络设计的模块化接口，可以用来定义和运行神经网络（Container为基本的框架模块）。 .numpy().astype('uint32')`，但是实际运行时往往会报错`AttributeError: ' ......
基于YOLO V8的人体骨架提取
题外话：我记得没错的话，最多两年前，当时YOLO系列才出到V5，怎么现在都出到V8了啊。 # 1、前言 YOLOv8是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，该公司同样也是YOLOV5的提出者 ......
C#中使用yolo5进行目标检测（一）
一：将PT模型文件转onnx： 1、用到export.py 安装依赖包 pip3 install onnx pip3 install coremltools==4.0 2、export.py中的配置 文件路径 模型类型 改好后直接点击运行，生成模型： ......
yolo5训练自己的数据集
一、先用labelImag标注好自己的数据集: cmd输入：labelImg打开软件， 标注完后文件夹里的东西： 一张图片对应一个txt文档 文档里的内容： 还有一个总的类别文档classes.txt 训练集标注好后，再用同样的方法标注一些测试集图片，用于测试 标注好后将数据集放入项目根目录，一般数 ......