2d姿態檢測方法

『壹』 身體姿態檢測可以應用於健身行業嗎

身體姿態檢測當然可以應用於健身行業
可以帶來理想效果
人體姿態估計（Human Pose Estimation）是計算機視覺領域中的一個重要研究方向，被廣泛應用於人體活動分析、人機交互以及視頻監視等方面。人體姿態估計是指通過計算機演算法在圖像或視頻中定位人體關鍵點（如肩、肘、腕、髖膝、膝、踝等）。本文主要介紹近幾年深度學習興起後的人體姿態估計方法發展歷程。

二、人體姿態估計有什麼用？

（1）利用人體姿態進行摔倒檢測或用於增強安保和監控；

（2）用於健身、體育和舞蹈等教學；

（3）訓練機器人，讓機器人「學會」移動自己的關節；

（4）電影特效製作或交互游戲中追蹤人體的運動。通過追蹤人體姿態的變化，實現虛擬人物與現實人物動作的融合與同步。

三、人體姿態估計演算法評估指標

（1）OKS（Object Keypoint Similarity）

OKS是COCO姿態估計挑戰賽提出的評估指標，COCO Leaderboard 顯示Challenge18最高mAP最高為0.764。基於對象關鍵點相似度的mAP：

其中，di表示預測的關鍵點與ground truth之間的歐式距離；vi是ground truth的可見性標志；s是目標尺度，等於該人在ground truth中的面積的平方根；ki控制衰減的每個關鍵點常量。

（2）PCK（Probability of Correct Keypoint）

MPII數據集的評估指標採用的是[email protected]，目前MPII數據集PCKh最高為92.5。預測的關節點與其對應的真實關節點之間的歸一化距離小於設定閾值，則認為關節點被正確預測，PCK即通過這種方法正確預測的關節點比例。

[email protected]表示以軀干直徑作為參考，如果歸一化後的距離大於閾值0.2，則認為預測正確。

[email protected]表示以頭部長度作為參考，如果歸一化後的距離大於閾值0.5，則認為預測正確。

（3）PCP（Percentage of Correct Parts）

如果兩個關節點的位置和真實肢體關鍵的距離達到至多一半時的真實肢體長度，則認為關節點被正確預測，PCP即通過這種方法正確預測的關節點比例。

四、人體姿態估計演算法發展歷程

2013年，Toshev等人將DeepPose引入人體姿態估計領域，人體姿態估計的研究開始從傳統方法轉向深度學習，下面將按時間順序總結6篇個人認為具有標志性的工作。

（1）DeepPose（2014，Google）

Alexander Toshev和Christian Szegedy提出的DeepPose最早將CNN（卷積神經網路）應用於人體關節點檢測。DeepPose將人體姿態估計轉換為關節點回歸問題，並提出了將CNN應用於人體關節點回歸的方法：使用整幅圖像輸入到7層CNN來做關節點回歸，更進一步，使用級聯的CNN檢測器來增加關節點定位的精確度。

『貳』 除了攝像頭，還有沒有更好用的3D手勢識別方法

基於激光器應用的結構光和TOF，是比較好的3D收拾識別方法。

『叄』 accv中稿率

一般吧。
3D人體姿態估計是從圖片或視頻中估計出關節點的三維坐標(x,y,z)，它本質上是一個回歸問題。
基於單視角的3D姿態估計主要分為兩種方法。第一種是從2D圖片直接暴力回歸得到3D坐標，第二種是分為兩個階段進行，先獲取2D信息，然後再「提升」到3D姿態。第二種方法又可以分為兩類。一類是聯合2D，3D共同訓練（2D姿態網路和2D-3D姿態網路一起訓練），還有一類是直接用預訓練好的2D姿態網路，將得到的2D坐標輸入到3D姿態估計網路中，我把第二類方法稱為基於以2D骨架序列為輸入的3D姿態估計。它廣泛地應用在動畫、游戲、運動捕捉系統和行為理解中，也可以做為其他演算法的輔助環節（行人重識別），並可以跟人體相關的其他任務一起聯合學習（人體解析）。

『肆』 人臉識別中的姿態問題，大家一般是怎麼解決的啊

姿態問題涉及頭部在三維垂直坐標系中繞三個軸的旋轉造成的面部變化，其中垂直於圖像平面的兩個方向的深度旋轉會造成面部信息的部分缺失。使得姿態問題成為人臉識別的一個技術難題。解決姿態問題有三種思路：

第一種思路是學習並記憶多種姿態特徵，這對於多姿態人臉數據可以容易獲取的情況比較實用，其優點是演算法與正面人臉識別統一，不需要額外的技術支持，其缺點是存儲需求大，姿態泛化能力不能確定，不能用於基於單張照片的人臉識別演算法中等。

第二種思路是基於單張視圖生成多角度視圖，可以在只能獲取用戶單張照片的情況下合成該用戶的多個學習樣本，可以解決訓練樣本較少的情況下的多姿態人臉識別問題，從而改善識別性能。

第三種思路是基於姿態不變特徵的方法，即尋求那些不隨姿態的變化而變化的特徵。我們的思路是採用基於統計的視覺模型，將輸入姿態圖像校正為正面圖像，從而可以在統一的姿態空間內作特徵的提取和匹配。

因此，基於單姿態視圖的多姿態視圖生成演算法將是我們要研究的核心演算法，我們的基本思路是採用機器學習演算法學習姿態的2D變化模式，並將一般人臉的3D模型作為先驗知識，補償2D姿態變換中不可見的部分，並將其應用到新的輸入圖像上去。

更多技術解答，Ph一下顏鑒，更好的技術。

『伍』 地鐵盾構姿態測量的內容

靠測量儀器來測量的比較重要的幾個參數就是盾構機刀盤、中盾、尾盾三個點的里程、高程、坐標。
還有盾體的滾動角。
靠盾構機自身感測器測量的數據就是，刀盤轉速、推進油缸行程、鉸接油缸行程等等。

參數太多了哈，這些是比較重要的參數。

『陸』 工業機器人2D視覺有什麼特點和優勢

在製造業轉型升級、新興產業發展的過程中，中國市場將釋放出驚人的機器視覺技術、產品需求，為本土機器視覺行業的成長提供了關鍵驅動力。很顯然，針對國內機器視覺產業的布局將全面展開，而工業機器視覺是其中熱點。

機器視覺系統就是利用機器代替人眼作各種測量和判斷。它是計算科的一個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬體等方面的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智慧、信號處理、光機電一體化等多個領域。

『柒』 盾構法施工中，盾構姿態人工測量的方法

一般盾構測量都是用電子經緯儀的，先擺平儀器，正鏡瞄後視鏡，歸零，倒鏡再瞄後視，記數；正鏡瞄後標水平，倒鏡後標水平，記數填在一張表中；然後分別正鏡前標水平，垂直，倒鏡前標水平垂直，記數。

盾構法是暗挖法施工中的一種全機械化施工方法。它是將盾構機械在地中推進，通過盾構外殼和管片支承四周圍岩防止發生往隧道內的坍塌。同時在開挖面前方用切削裝置進行土體開挖，通過出土機械運出洞外，靠千斤頂在後部加壓頂進，並拼裝預制混凝土管片，形成隧道結構的一種機械化施工方法。
盾構機於1847年發明，它是一種帶有護罩的專用設備。利用尾部已裝好的襯砌塊作為支點向前推進，用刀盤切割土體，同時排土和拼裝後面的預制混凝土襯砌塊。盾構機掘進的出碴方式有機械式和水力式，以水力式居多。水力盾構在工作面處有一個注滿膨潤土液的密封室。澎潤土液既用於平衡土壓力和地下水壓力，又用作輸送排出土體的介質。
盾構機既是一種施工機具，也是一種強有力的臨時支撐結構。盾構機外形上看是一個大的鋼管機，較隧道部分略大，它是設計用來抵擋外向水壓和地層壓力的。它包括三部分：前部的切口環、中部的支撐環以及後部的盾尾。大多數盾構的形狀為圓形，也有橢圓形、半圓形、馬蹄形及箱形等其他形式。

『捌』 人臉識別系統的技術原理

人臉識別技術包含三個部分：
(1)人臉檢測
面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標准人臉的模板，然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度，並通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規則法
由於人臉具有一定的結構分布特徵，所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
⑤特徵子臉法
這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，並基於檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。
(2)人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
(3)人臉比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，並找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法：
①特徵向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存貯若干標准面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有採用模式識別的自相關網路或特徵與模板相結合的方法。
人臉識別技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低於1秒。 一般分三步：
(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機採集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，並將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼貯存起來。
(2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，並將當前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的「面紋編碼」方式是根據人臉臉部的本質特徵和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辯認出某個人。人臉的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。