体育运动动作识别是通过在时域上跟踪一些关键点的运动以记录人体运动，并转换为可用的数学方式表达运动的过程，对于竞技训练和全民健身均具有重要意义。传统的动作识别技术有机械式、声学式、电磁式、光学式等。机械式技术采用外置传感器和刚性支架，会影响肢体活动。声学式和电磁式技术则存在易受外界环境干扰、有较大时间延迟、测试精度不高等问题。传统的光学式技术较为精准，但也存在价格昂贵、数据处理耗时较长等不足。近年来
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2023-09-18 12:13:54
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图像和视频相关领域对比动作识别算法分分类大致分为基于2D卷积的动作识别算法基于3D卷积的动作识别算法动作识别 目标是识别视频中出现的动作。通常是视频中人的动作。视频可以看做是由一组图像帧按照时间顺序排列而成的数据结构，比图像多了一个维度。动作识别不仅要分析出视频中每帧图像的内容，还需要从视频帧之间时序信息挖掘线索。时序动作定位 也称时序动作检测，动作识别可以看作一个纯分类的任务，其中要识别的是已经
Channel-wise Topology Refinement Graph Convolution for Skeleton-Based Action Recognition这篇论文于2021年发表在ICCV。一、存在的问题： 基于GCN的算法所有通道共享同一套拓扑结构，这样限制了模型的能力上限。作者认为拓扑结构（邻接矩阵A）可以继续被细化训
行为识别特征提取综述 主要参考“Human Activity Analysis: A Review” 摘要 人体行为识别目前处在动作识别阶段，而动作识别可以看成是特征提取和分类器设计相结合的过程。特征提取过程受到遮挡，动态背景，移动摄像头，视角和光照变化等因素的影响而具有很大的挑战性。本文将
最近在学open pose相关的东西，OpenPose是卡内基梅隆大学的开源项目，它能支持2D和3D的多人关键点识别，支持手部、面部、脚部识别，单人运动姿势估计。 用官方提供的案例实现识别图片和视频中多人，实现动态的人体骨骼模型捕捉，不需编程，不需安装CMake，cuda等。 地址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/r
引言伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用，基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用，并在相关领域得到了广泛的研究。在行为监测方面，不仅仅有通过图形、温湿度、声音等信息进行蜂群行为的监测，同时更多的应用是集中在人类行为监测上。而人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Ma
1.视频动作识别概述 动作识别(Action Recognition)是视频理解方向很重要的一个问题，至今为止已经研究多年。深度学习出来后，该问题被逐步解决，现在在数据集上已经达到了比较满意的效果。动作识别问题简单的来说就是：对于给定的分割好的视频片段，按照其中的人类动作进行分类。比如打球、跑步、吃饭等。该任务不需要确定视频中行为的开始时间和结束时间。 2. 研究难点 动作识别虽然研
机器之心编译 参与：路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据，今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA，希望能够帮助开发人类动作识别系统。教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破，但是
1 视频动作检测概述 动作检测也是目前视频理解方向的研究热点，因为该任务更加贴近生活，在监控安防中有潜在的巨大价值。但是相比于动作分类，动作检测难度更高，不仅需要定位视频中可能存在行为动作的视频段，还需要将其分类，即：localization+recognition。而定位存在行为动作的视频段是一个更加艰巨的任务。 一般我们把动作检测叫做Temporal Action Detection，也通常直
1. 概述使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支：分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及CNN-LSTM方法。本文将从算法介绍、算法架构、参数配置、训练集预处理、算法优势及原因、运行结果六个方面对每种算法进行阐释，并对每一个分支的算法集合总结自己的心得。本文暂不区分行为识别(Activity Recognition)与动作识别(Action Recogni
视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据，今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA，希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破，但是识别视频中的人类动作仍
一、骨骼动作识别骨骼动作识别是视频理解领域的一项任务1.1 视频数据的多种模态RGB：使用最广，包含信息最多，从RGB可以得到Flow、Skeleton。但是处理需要较大的计算量Flow：光流，主要包含运动信息，处理方式与RGB相同，一般用3D卷积Audio：使用不多Skeleton：骨骼关键点序列数据，即人体关键点坐标。与动作识别密切相关，信息密度大。1.2 骨骼动作识别含义、条件、适用场景与优
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2023-10-10 14:29:27
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# 深度学习在动作识别中的应用
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模仿人脑神经网络的工作原理，通过大量的数据训练模型，从而实现对复杂问题的学习和预测。在动作识别领域，深度学习被广泛应用，可以通过监控摄像头捕捉到的视频数据，识别和分类不同的动作，例如跳舞、打篮球等。
## 深度学习模型
在动作识别中，我们可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, C
# 基于深度学习的人体动作姿态识别
在计算机视觉领域，人体动作姿态识别是一项重要的任务，可以应用于许多领域，如智能监控、健康管理、虚拟现实等。近年来，随着深度学习技术的发展，人体动作姿态识别取得了显著的进展。
## 深度学习在人体动作姿态识别中的应用
深度学习模型可以通过学习大量的标注数据，自动提取特征并进行分类，从而实现高效准确的人体动作姿态识别。典型的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN
动作检测是计算机视觉领域的一个研究方向，旨在识别和分析人类动作，包括人体姿态、行为和活动。在人机交互、医疗监控和智能安防等领域都有广泛的应用，本文将从以下几个方面详细介绍动作检测的相关技术与应用。一、动作检测原理动作检测的核心是基于计算机视觉的技术，通过姿态估计和运动跟踪等方法实现。一般来说，动作检测的流程包括以下几个步骤：1.数据采集：使用摄像头或传感器等设备采集目标动作的视频或数据流。2.姿态
# 动作理解与深度学习
在日常生活中，我们经常通过观察动作来理解情景。例如，看到一个人打篮球，就能够推测他在进行运动或比赛。随着深度学习技术的发展，计算机能够像人类一样理解动作，并应用于视频监控、智能家居、体育分析等多个领域。本文将介绍动作理解的基本原理及其在深度学习中的实现方法。
## 什么是动作理解？
动作理解是指通过分析视频或运动序列，识别并解释其中的动作。动作理解不仅仅是识别出动作的
第一次写博客，想和大家分享一下最近学习的人体姿态估计及其应用。一、人体姿态估计的介绍人体姿态估计根据估计的关节坐标维度分为2D姿态估计和3D姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体的关键点，这些关键点按照关节顺序相连，就可以得到人体的骨架，人体2D骨架表现形式如下所示： 3D姿态估计的目标是从图像或视频中估计人体基于某点的人体三维关节坐标(x, y, z)，一般以人体的臀部(H
目录需求背景解决思路动作定义 开始使用 项目总结需求背景最近交付了一个海尔的项目，要求识别生产车间或走道的行人是否低头玩手机，并发出语音报警。想到这种需求在其他地方可能会用到，花时间整理了一下拿出来分享。如果你感兴趣，可以直接下载则视智能APP体验。实际现场效果如下： 解决思路如图，首先分析玩手机动作特征，在线定义并下发到则视智能APP，应用采集到画面后根据动作定义分
什么是深度学习深度学习有如下一些众所周知且被广泛接受的定义。（1）深度学习是机器学习的子集。（2）深度学习使用级联的多层（非线性）处理单元，称为人
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2022-05-01 17:14:58
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安装d2l需要的环境 Anaconda 去anaconda的官网下载即可。 在Win的话可以很方便的使用其可视化界面：anaconda-navigator Anaconda | Individual Edition 下载pytorch 最好是一步到位的直接装GPU版本。 地址在这里：Start Lo ...
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2021-10-03 12:19:00
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