基于CNN的姿势识别 帮助机器通过相机了解人类的行为很重要。 一旦实现，机器就可以对各种人体姿势做出不同的React。 但是该过程也非常困难，因为通常它非常缓慢且耗电，并且需要非常大的存储空间。 在这里，我们着重于实时姿势识别，并尝试使机器“知道”我们做出的姿势。 姿势识别系统由DE10-Nano SoC FPGA套件，相机和HDMI监视器组成。 SoC FPGA捕获来自摄像机的视频流，使用CNN模型识别人体姿势，最后通过HDMI接口显示原始视频和分类结果（站立，行走，挥动等）。 单据 我们在这里上传论文。 并演示了该项目的详细信息。 专案 我们上载我们的项目，包括Matlab，Python和Quartus。 软件版本为： Matlab R2017b 的Python 3.6.3 Python5.1.0 TensorFlow-gpu 1.3.0 Quartus 14.0

matlab语言之视频的行为人行为姿势识别（跌倒摔倒检测，GUI界面设计，行走，站立，跌倒）

基于MATLAB的视频的行为人行为姿势识别（跌倒摔倒检测，GUI界面设计，行走，站立，跌倒）

结合YOLOV3的人体姿势识别算法

该课题为基于Matlab的异常行为检测。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示，从而避免一些事故的发生，属于主动监控该设计，具有人际交互界面，需要具备一定编程基础的人员学习。

YOLO7多人姿势识别示例图片

行为分析Demo 视频效果：https://www.bilibili.com/video/BV1tB4y1W7mq?share_source=copy_web

人体姿势识别 只用cpu fps40+ 实时识别、 多人实时检测 摄像头实时检测源代码 视频源测试源代码 视频源测试效果： https://www.bilibili.com/video/BV1UW4y167qu/

pose_iter_440000.caffemodel pose_iter_116000.caffemodel pose_iter_102000.caffemo 用官方的OpenPose包里的cmd命令下载第三方库文件和第三方包下载速度极其的慢,我下载好了，一起打包！

姿势识别源代码matlab 关键点检测 我们的模型使用带有递归模块的卷积神经网络从单个图像检测身体关键点。 下面，我们提供代码来训练和测试模型。 有关基于Web的演示，请访问。 软件依赖关系 您需要MATLAB和工具箱来运行此演示。 该演示已针对Matlab 2016a，CUDNN v5.1和cuda 8.0（使用Linux机器）进行了编译和测试。 训练模型（MPII人类姿势数据集） 通过执行getMPIIData_v3.m然后拆分MPIIData_V4.m下载并准备数据集。 数据准备需要几分钟才能完成。 输出是火车（ MPI_imdbsT1aug0.mat ， 〜3GB ）和验证（ MPI_imdbsV1aug0.mat ，〜0.3GB）文件。 执行trainBodyPose_example.m （需要设置一些参数，例如MatConvNet路径和GPU索引）。 要测试模型，请运行下面的演示，如下所述。 用一次循环迭代训练模型的参数： net = initialize3ObjeRecFusion(opts,2,0,'shareFlag',[0,1]); opts.derOutputs