目的了解人体红外传感器HC-SR501的驱动原理和STM32F030的中断机制，通过配置STM32F030芯片GPIO相关寄存器和外部触发中断实现人体红外传感器检测人体。原理中断是指当CPU执行程序时，由于发生了某种随机的事件（外部或内部），引起CPU暂停正在运行的程序，转去执行一段特殊的服务程序（中断服务子程序或中断处理程序），以处理该事件，该事件处理完后又返回被中断的程序继续执行，这一过程就称为中断，我们把引起中断的原因，或者能够发出中断请求信号的来源统称为中断源。NVIC，全称：Nestedvectoredinterruptcontroller,即嵌套向量中断控制器。Cort
目的了解人体红外传感器HC-SR501的驱动原理和STM32F030的中断机制，通过配置STM32F030芯片GPIO相关寄存器和外部触发中断实现人体红外传感器检测人体。原理中断是指当CPU执行程序时，由于发生了某种随机的事件（外部或内部），引起CPU暂停正在运行的程序，转去执行一段特殊的服务程序（中断服务子程序或中断处理程序），以处理该事件，该事件处理完后又返回被中断的程序继续执行，这一过程就称为中断，我们把引起中断的原因，或者能够发出中断请求信号的来源统称为中断源。NVIC，全称：Nestedvectoredinterruptcontroller,即嵌套向量中断控制器。Cort
在当今智能化的时代，人工智能为人们的生活带来了许多的便利，模式识别作为人工智能领域的一门学科，就是一门用算法、用计算机来帮助人们识别各种类别的学科，人们的生产和生活日益依赖模式识别，如最常用的人脸识别、车牌识别等。而肢体识别现在也应用到了人们的日常生活中，肢体识别本质上还是分类任务，该技术有很多应用场景，比如手势识别控制类应用、动作检测类应用、动作评测类应用、以及一些移动设备AR视频合成类应用。 对于纯粹的检测类应用，可以直接对RGB源图像进行分类，当前基于CNN的图像分类技术已经非常成熟和稳定，准确性也完全达到了实用标准。而对于另外涉及到肢体评测、AR合成类的应用，单靠图像分类技术是不
在当今智能化的时代，人工智能为人们的生活带来了许多的便利，模式识别作为人工智能领域的一门学科，就是一门用算法、用计算机来帮助人们识别各种类别的学科，人们的生产和生活日益依赖模式识别，如最常用的人脸识别、车牌识别等。而肢体识别现在也应用到了人们的日常生活中，肢体识别本质上还是分类任务，该技术有很多应用场景，比如手势识别控制类应用、动作检测类应用、动作评测类应用、以及一些移动设备AR视频合成类应用。 对于纯粹的检测类应用，可以直接对RGB源图像进行分类，当前基于CNN的图像分类技术已经非常成熟和稳定，准确性也完全达到了实用标准。而对于另外涉及到肢体评测、AR合成类的应用，单靠图像分类技术是不
基于Mediapipe与Unity的人体姿态捕捉系统1.工程整体介绍2.基于Mediapipe的人体姿态估计2.1环境搭建2.2代码片段2.3结果展示2.4结果分析2.5本章总结3.基于Unity的人体姿态展示3.1Unity人体骨骼动画3.2Mediapipe坐标到Unity的映射4.从Mediapipe到Unity的数据传递4.1使用Python发送数据4.2使用C#接收数据5.成果展示6.后续展望7.联系方式1.工程整体介绍整个工程主要分成三部分：1.基于Mediapipe的人体姿态估计；2.基于Unity的人体姿态展示；3.从Mediapipe到Unity的通讯，即Mediapipe估
基于Mediapipe与Unity的人体姿态捕捉系统1.工程整体介绍2.基于Mediapipe的人体姿态估计2.1环境搭建2.2代码片段2.3结果展示2.4结果分析2.5本章总结3.基于Unity的人体姿态展示3.1Unity人体骨骼动画3.2Mediapipe坐标到Unity的映射4.从Mediapipe到Unity的数据传递4.1使用Python发送数据4.2使用C#接收数据5.成果展示6.后续展望7.联系方式1.工程整体介绍整个工程主要分成三部分：1.基于Mediapipe的人体姿态估计；2.基于Unity的人体姿态展示；3.从Mediapipe到Unity的通讯，即Mediapipe估
一年之计在于春，万物复苏中我们迎来了健身的好时节。作为程序员，常常久坐或伏案，这带来了腰肌劳损、颈椎酸痛等亚健康状况，为此你是否开始制定运动flag？同时希望时刻检测自己的健康指标呢？不如来体验一下HMSCoreAREngine服务提供的人体和人脸跟踪能力（目前仅支持人脸跟踪）吧！它通过整合AR核心算法，可以在你运动过程中实时监测心率、呼吸率、面部健康状态、心率波形图信号等健康信息。除了自我健康，开发者们还可以将其集成到不同行业的应用中，比如健身房实时查看人员运动状态；在医院，对病人进行实时查体；在护理行业，实时监测老年人、残障人士的各项指标等，为应用提供全新的视觉体验和交互方式。一、 人脸跟
一年之计在于春，万物复苏中我们迎来了健身的好时节。作为程序员，常常久坐或伏案，这带来了腰肌劳损、颈椎酸痛等亚健康状况，为此你是否开始制定运动flag？同时希望时刻检测自己的健康指标呢？不如来体验一下HMSCoreAREngine服务提供的人体和人脸跟踪能力（目前仅支持人脸跟踪）吧！它通过整合AR核心算法，可以在你运动过程中实时监测心率、呼吸率、面部健康状态、心率波形图信号等健康信息。除了自我健康，开发者们还可以将其集成到不同行业的应用中，比如健身房实时查看人员运动状态；在医院，对病人进行实时查体；在护理行业，实时监测老年人、残障人士的各项指标等，为应用提供全新的视觉体验和交互方式。一、 人脸跟
摘要：在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。本文分享自华为云社区《使用MaskR-CNN模型实现人体关键节点标注》，作者：运气男孩。前言ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。背景MaskR-CNN是一个灵活开放的框架，可以在这个基础框架的基础上进行扩展，以完成更多的人工智能任务。在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的
摘要：在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。本文分享自华为云社区《使用MaskR-CNN模型实现人体关键节点标注》，作者：运气男孩。前言ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。背景MaskR-CNN是一个灵活开放的框架，可以在这个基础框架的基础上进行扩展，以完成更多的人工智能任务。在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的
