一、设计需求1.1设计需求总结根据需求，要求设计一款基于STM32的人体健康监护系统。采用系统模块化思路进行，将多个数模传感器收集到的数据和操作指令一并送至STM32中心处理器进行处理分析。该系统可以实时监测被测者的心率、体温以及周围环境的温度，也同时可以通过姿态解算来判断被测者是否睡觉。该系统可以将被测者的心率、体温等数据既可以在本地显示，也可以通过WI-FI传输至云平台以实现远程显示。当被测者吸烟时则会发出警报直至香烟熄灭，可以让被测者远离不健康的生活习惯，同时也可以通过卫星定位查看设备所在位置。以上的传感器收集到的所有数据都可以上传到自己搭建的云平台，找云平台上或者在自己设计的手机APP
一、前言 由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测，我测试各个算法后，并没有采用比较应用化成熟的Openpose，决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集，需要自己根据算法模型编写实例化代码。 本文根据SimDR工程实现视频关键点检测。SimDR根据HRnet改进而来，整个工程既包括HRnet又包括改进后的算法，使用起来较为方便，而且本文仅在cpu上就可以跑通整个工程。二、环境配置 python的环境主要就是按照工程中SimDR与yolov5的requirement.txt安装即可。总之缺啥装啥。三、工程准
一、前言 由于工程项目中需要对视频中的person进行关键点检测，我测试各个算法后，并没有采用比较应用化成熟的Openpose，决定采用检测精度更高的HRnet系列。但是由于官方给的算法只能测试数据集，需要自己根据算法模型编写实例化代码。 本文根据SimDR工程实现视频关键点检测。SimDR根据HRnet改进而来，整个工程既包括HRnet又包括改进后的算法，使用起来较为方便，而且本文仅在cpu上就可以跑通整个工程。二、环境配置 python的环境主要就是按照工程中SimDR与yolov5的requirement.txt安装即可。总之缺啥装啥。三、工程准
人体建模的应用真的是涵盖到了我们生活中的方方面面，真人潮玩、服饰定制、医疗康复、3D数字人等等领域，都离不开人体建模。提到给人体建模，大家脑海里第一个浮现的画面，大多会是坐在电脑屏幕前，打开某个熟悉的建模的App，然后对着需要建模的真人，注意他全部的细节，一点一点地进行，一晃半天就过去了。但这已经是过去式，毕竟科技是在向前不断发展的，越来越多的新生事物开始取代传统的人工劳动，建模行业也是如此。比起传统的使用电脑建模，现在想要给人体建模超级方便，甚至只需要你拥有一部手机，就能完成人体建 模的工作，用在医学人体模型、人体结构模型、ai人物建模、3D角色建模等方面都非常好。 是的！手机的摄像头不仅能
先看实验现象MLX90614简介（资料来自商家文档）MLX90614存储器RAM测试所需硬件MCU一块（主脑）GY-906OLED(0.96)软件部分mlx90614.c（代码来自网络）/*Includes------------------------------------------------------------------*/#include"mlx90614.h"/*Privatetypedef-----------------------------------------------------------*//*Privatedefine-----------------
最近因为工作关系接触了yolo-pose，1月份yolov8也出来了，就想着能不能在yolov8上也加上pose分支，也算加深对网络的认识。 yolov8在数据处理上也考虑了keypoints的，所以数据处理部分不用太多的修改，主要修改了Detect类、Loss类。 Detect类：__init__方法中加入nkpt以及cv4分支，用于检测人体关键点 Loss类：__call__方法中加入计算人体关键点的oksloss。 修改完成后在我自己的小数据上能够收敛，训练数据格式如下： 0代表类别 0.710.5340.2280.44代表box的x，y，w，h 0.7070.36
前言之前有用这个MediaPipe.NET.NET包装库搞了手势识别，丰富了稚晖君的ElectronBot机器人的第三方上位机软件的功能，MediaPipe作为谷歌开源的机器视觉库，功能很丰富了，于是就开始整活了，来体验了一把人体姿态关键点检测。所用框架介绍1.WASDK这个框架是微软最新的应用开发框架，我是用来开发程序的主体，做一些交互和功能的承载，本质上和wpf，uwp这类程序没什么太大的区别，区别就是一些工具链的不同。2.MediaPipeMediaPipeoffersopensourcecross-platform,customizableMLsolutionsforliveandst
Linux驱动的GPIO中断编程主要有以下几个步骤：1、通过GPIO号获取软件中断号(中断编程不需要设置GPIO输入输出，当然申请GPIO，设置输入也没问题)intgpio_to_irq(unsignedintgpio)参数含义gpioGPIO引脚编号2、注册中断处理函数，设置中断触发方式（上升沿、下降沿等）intrequest_irq(unsignedintirq,irq_handler_thandler,unsignedlongflags,constchar*name,void*dev)参数含义irq软件中断号(通过gpio_to_irq获取)handler中断处理函数flags中断触发方
整理|王启隆透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。今天是2023年7月3日，在1928年的今天，电视机在美国开始普及。当时，美国人只需花75美元就可买一台电视机：电视杂志宣布新泽西州纽瓦克市达文公司已向市场投放美国制造的第一种电视接收机；这种电视机价格非常便宜，只有75美元。据这家杂志报道，更先进的电视机将在7月31日柏林展览会中展出。回顾科技历史上的7月3日，这一天还发生过哪些关键事件呢？1969年7月3日：加州大学洛杉矶分校发布新闻稿，向公众介绍互联网图源：维基百科1969年7月3日，加州大学洛杉矶分校（UCLA）发布新闻稿，向公众介绍互联网。1969年8月29日，第一
人体姿势骨架以图形格式表示人的方向。本质上，它是一组坐标，可以连接起来描述人的姿势。骨架中的每个坐标都被称为一个部分(或一个关节，或一个关键点)。两个部分之间的有效连接称为一对(或分支)。下面是一个人体姿势骨架样本。因此，在本文中，我们将研究如何使用深度神经网络模型在OpenCV中执行人体姿态估计。AIDancebasedonHumanPoseEstimation1、数据集2、模型架构3、实验和结果加载网络结构读取图像和准备输入到网络做出预测并分析关键点画出骨架1、数据集由于缺乏高质量的数据集，人体姿态估计一直是一个具有挑战性的问题。如今，每一个AI挑战都是需要一个好的数据集来完成的。在过去的
