有趣的静态模型动态化是如何实现的？华为3D建模服务（3DModelingKit）的动作捕捉能力，利用人体检测技术以及模型加速与压缩技术、基于深度学习的单目姿态估计算法，仅需要普通手机的RGB摄像头，就可以捕获人体24个骨骼关键点三维信息，轻松实现静态模型动态化，让我们的模型更加生动鲜活。想要实现此功能也很简单，一起看下集成步骤吧！应用场景该服务广泛应用于3D内容制作领域，特别是游戏、影视、医疗等行业。例如，UGC游戏中角色的驱动及动画视频制作，虚拟主播的实时驱动，医疗行业的康复指导等。集成代码1开发准备详细准备步骤可参考华为开发者联盟官网：配置AppGalleryConnect-开发准备-An
有趣的静态模型动态化是如何实现的？华为3D建模服务（3DModelingKit）的动作捕捉能力，利用人体检测技术以及模型加速与压缩技术、基于深度学习的单目姿态估计算法，仅需要普通手机的RGB摄像头，就可以捕获人体24个骨骼关键点三维信息，轻松实现静态模型动态化，让我们的模型更加生动鲜活。想要实现此功能也很简单，一起看下集成步骤吧！应用场景该服务广泛应用于3D内容制作领域，特别是游戏、影视、医疗等行业。例如，UGC游戏中角色的驱动及动画视频制作，虚拟主播的实时驱动，医疗行业的康复指导等。集成代码1开发准备详细准备步骤可参考华为开发者联盟官网：配置AppGalleryConnect-开发准备-An
摘要：本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。本文分享自华为云社区《视频动作识别》，作者：HWCloudAI。实验目标通过本案例的学习：掌握C3D模型训练和模型推理、I3D模型推理的方法；注意事项本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1，需使用 GPU 运行，请查看《ModelArtsJupyterLab硬件规格使用指南》了解切换硬件规格的方法；如果您是第一次使用JupyterLab，请查看《ModelArtsJupyterLab使用指导》了解使用方法；如果您在使用JupyterLab过程中碰到报错，请参考《ModelArtsJupyterLab常见问题解决办法》尝
摘要：本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。本文分享自华为云社区《视频动作识别》，作者：HWCloudAI。实验目标通过本案例的学习：掌握C3D模型训练和模型推理、I3D模型推理的方法；注意事项本案例推荐使用TensorFlow-1.13.1，需使用 GPU 运行，请查看《ModelArtsJupyterLab硬件规格使用指南》了解切换硬件规格的方法；如果您是第一次使用JupyterLab，请查看《ModelArtsJupyterLab使用指导》了解使用方法；如果您在使用JupyterLab过程中碰到报错，请参考《ModelArtsJupyterLab常见问题解决办法》尝
动作捕捉技术是一项抓取现实动作，建立数据模型，随后形成虚拟角色。众所周知的《阿凡达》、《指环王》、《复联》系列等电影，全程采用动捕技术拍摄。以前，动画只能靠画师想象抠帧制作，现在，一套动捕系统就把灵感照进了现实。动作捕捉系统包括：传感器、信号捕捉设备、数据传输设备、数据处理设备。“打哪指哪”的光学捕捉镜头“被贴上Marker点（反光传感器）的人和物，就像戴上了“魔戒”，时刻会被捕捉到。”光学动捕镜头上的LED发出特定波长的红外光，照到捕捉物上的Marker点。Marker点特殊的反光材料将红外光反射回镜头，图像抓取、处理，获得Marker点的二维坐标。三个以上镜头，就可以确定Marker点的三
动作捕捉技术是一项抓取现实动作，建立数据模型，随后形成虚拟角色。众所周知的《阿凡达》、《指环王》、《复联》系列等电影，全程采用动捕技术拍摄。以前，动画只能靠画师想象抠帧制作，现在，一套动捕系统就把灵感照进了现实。动作捕捉系统包括：传感器、信号捕捉设备、数据传输设备、数据处理设备。“打哪指哪”的光学捕捉镜头“被贴上Marker点（反光传感器）的人和物，就像戴上了“魔戒”，时刻会被捕捉到。”光学动捕镜头上的LED发出特定波长的红外光，照到捕捉物上的Marker点。Marker点特殊的反光材料将红外光反射回镜头，图像抓取、处理，获得Marker点的二维坐标。三个以上镜头，就可以确定Marker点的三
一、研究背景人体的踝关节可以帮助保持平衡、吸收冲击、为步态提供推进力，在人类步态循环中起到至关重要的作用。但是中风、肌肉萎缩症或其他神经损伤的患者通常会由于跖背肌无力而出现运动障碍。二、实验过程踝关节矫形器（ankle–footorthosis，AFO）是一种用于矫正患者脚踝不正的穿戴式医疗设备。合肥工业大学的研究人员开发了一种用于踝关节康复的踝关节矫形器外骨骼，由电机串联柔性驱动器为踝关节背屈和跖屈方向提供助力。该外骨骼由串联弹性驱动器（SEA）驱动，带有磁流变制动器（MR），在能量收集模式下工作，SEA的电机可以产生电能，在踝关节康复阶段提供电能。为了对开发的踝足矫形器机器人进行性能评估，
一、研究背景人体的踝关节可以帮助保持平衡、吸收冲击、为步态提供推进力，在人类步态循环中起到至关重要的作用。但是中风、肌肉萎缩症或其他神经损伤的患者通常会由于跖背肌无力而出现运动障碍。二、实验过程踝关节矫形器（ankle–footorthosis，AFO）是一种用于矫正患者脚踝不正的穿戴式医疗设备。合肥工业大学的研究人员开发了一种用于踝关节康复的踝关节矫形器外骨骼，由电机串联柔性驱动器为踝关节背屈和跖屈方向提供助力。该外骨骼由串联弹性驱动器（SEA）驱动，带有磁流变制动器（MR），在能量收集模式下工作，SEA的电机可以产生电能，在踝关节康复阶段提供电能。为了对开发的踝足矫形器机器人进行性能评估，
无人车是一种可以进行路径规划和环境感知的智能自主车，已成为当前智能车辆的热门发展方向。无人车能够通过车载传感器识别周围情况和自身状态信息，自身具有导航、定位的功能，能够完成路径规划、寻找特定目标等过程，对于智能化无人车的研究，其核心内容是导航控制技术。在不同天气、不同时间条件下，仅靠单一导航无法满足高精度定位与导航的需求，不同环境下无人车上会安装多种传感器，传感器的特性各不相同，目前常用的传感器有惯性测量元件（IMU）、超宽带（UWB）、轮式里程计等。为了让无人车系统具有更高的自适应性和可靠性，哈尔滨工业大学的研究人员研究了基于多源传感器信息融合的导航系统，针对传感器信息异步融合问题和存在传感
无人车是一种可以进行路径规划和环境感知的智能自主车，已成为当前智能车辆的热门发展方向。无人车能够通过车载传感器识别周围情况和自身状态信息，自身具有导航、定位的功能，能够完成路径规划、寻找特定目标等过程，对于智能化无人车的研究，其核心内容是导航控制技术。在不同天气、不同时间条件下，仅靠单一导航无法满足高精度定位与导航的需求，不同环境下无人车上会安装多种传感器，传感器的特性各不相同，目前常用的传感器有惯性测量元件（IMU）、超宽带（UWB）、轮式里程计等。为了让无人车系统具有更高的自适应性和可靠性，哈尔滨工业大学的研究人员研究了基于多源传感器信息融合的导航系统，针对传感器信息异步融合问题和存在传感
