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基于人体姿态估计的AI健身系统
☆44Updated 2 years ago
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- 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架,KNN算法识别人体是否跌倒。☆69Updated 2 years ago
- 基于计算机视觉手势识别控制系统YoLoGesture (利用YOLO实现),利用yolo进行手势识别的控制系统,最后利用streamlit进行了部署,可在线体验尝试https://kedreamix-yologesture.streamlit.app , huggingfa…☆179Updated 2 years ago
- Exercise System Based on Pose Estimation☆50Updated 2 years ago
- 通过手动标注数据集,训练老人摔倒的模型☆21Updated 2 years ago
- 基于行为识别的人体运动姿态校准系统☆50Updated 3 years ago
- 基于yolov5+pyqt的甲骨文图形化检测工具☆38Updated last year
- 本项目是基于mediapipe构建的一个简单的手势交互系统,可以通过不同的手势控制电脑鼠标键盘进行相应的操作☆69Updated last year
- 🛣️基于YOLOv8的智慧校园人脸识别和公路汽车检测☆46Updated last year
- 智慧教室监考系统,作弊检测和考生点名功能(智慧教室的最后一个项目,尝试使用c++部署算法,使用TensorRT进行加速)☆60Updated last year
- CNN学生行为识别☆24Updated 3 years ago
- 基于YOLOv5s+CBAM注意力机制的危险驾驶行为识别系统☆13Updated last year
- 基于OpenPose的太极拳姿态识别系统☆67Updated 4 years ago
- 基于OpenPose与随机森林的驾驶员检测系统,包含姿态检测与疲劳检测☆41Updated 3 years ago
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- 使用神经网络训练手势动作识别模型,手部节点数据使用mediapipe识别☆25Updated 2 years ago
- 水稻病害基于Yolov8算法优化目标检测识别与AI辅助决策☆21Updated last year
- 基于计算机视觉的智慧养老系统通过(模拟)多组摄 像头实时拍摄到的画面,用计算机视觉技术实时分析老人的情感、是否有人摔倒、是否有人闯入禁止区域、老人是否有和义工互动、分析是否有陌生人出现并追踪陌生人。一旦上述事件发生,该事件会立即插入到数据库中。这些事件数据被实时地更新在报表中…☆188Updated 2 years ago
- yolov8 人体姿态判断☆31Updated last year
- 群体课堂专注度分析、考试作弊系统、动态点名功能的Qt Demo,使用多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术☆316Updated last year
- 学生行为系统--实现人脸检测、人脸识别以及情绪识别与分析功能☆44Updated 2 years ago
- 本课题利用 CCPD 数据及自生成的高清车牌数据,基于加入注意力机制以及轻型卷积改良的 YOLO 目标检测算法检测车牌,同时利用自定义的 ResNet+Transformer 网络构成字符识别算法用于识别检测出的车牌内容信息。所设计的模型提升了平均精度(mAP)值,降低了计…☆91Updated 7 months ago
- 2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛 B 题,基于 YOLOv8 的甲骨文原始拓片图像单字分割识别模型。☆32Updated 4 months ago
- 基于OpenCV的手势识别 完整项目☆46Updated 3 years ago
- 基于Perclos&改进YOLOv7的疲劳驾驶DMS检测系统(源码&教程)☆46Updated 2 years ago
- 人的姿态检测,尤其是老年人的行为监护,比如站,坐,躺,以及摔倒等。☆59Updated 5 years ago
- yolov5人体检测+openpose姿态检测 实现摔倒检测☆282Updated 3 years ago
- Personnel Flow Monitoring System based on YoloV5☆37Updated last year
- 项目内容主要包括: 开发环境、图像与视频的操作、模板匹配、特征点与特征匹配、运动物体检测、目标跟踪、图像检索、手势识别、图像内容识别、手写字符识别、速算题识别、上位机开发以及软硬结合的人脸疲劳检测。项目内容包括人工智能软件设计方法与代码实现步骤。☆31Updated 2 years ago
- 本科个人目标检测毕设☆170Updated 2 years ago
- 模块一:多目标人脸检测、模块二:课堂表情识别、模块三:疲劳状态检测、模块四:头部姿态估计、模块五:身体倾斜度检测、模块六:用模糊综合评价算法代入模块2-5测到的数据计算学生注意力☆50Updated 2 years ago