人体姿态分析/行为分析/动作识别AI算法,是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术,可以实现对人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。
随着计算机视觉技术与深度学习的发展,AI智能检测与识别技术也越来越广泛地应用到社会生活的各个方面。在短短几年内,深度学习算法已经在处理图像及分类等方面,取得了可观的成绩,并且开始逐步代替人工在某些场景中进行使用,比如安防视频监控等。
论文名称:Re-Identification Supervised Texture Generation
随着计算机视觉技术和安防监控技术的不断发展,基于AI算法的人体姿态识别技术也得到了广泛的应用。然而,传统的安防监控系统通常只局限于简单的视频监控等功能,无法准确地识别人体的姿态,使得一些安防监控存在着一定的漏洞和不足之处。
【导读】6 月 16--20 日,计算机视觉与模式识别领域顶会 CVPR 2019 在美国长滩举行。每年的 CVPR 盛会除了精彩的论文分享、Workshop 与 Tutorial,还会举办多场涵盖计算机视觉各子领域的专项比赛,竞争亦是非常激烈。在此次人体姿态估计和人体分割比赛中,字节跳动的两个团队榜上有名,收获两个冠军、一个亚军。
“AI跳绳”是近期某钉应用新发布运动健康较火热的轻量应用。主要用于运动健康、教育打卡等应用上的娱乐游戏,为了扩展相关领域应用和娱乐,提交运动数据,当做“课程作业”,老师也能在后台查阅相关数据,作业数据提交,任务提交等场景,结合抗疫,提升抵抗力,互动排行榜等激发学生和运动学员的参与性和积极性等作用;;
腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测、行人重识别(ReID)等服务。支持识别图片或视频中的半身人体轮廓,并将其与背景进行分离;支持通过人体检测,识别行人的穿着、体态等属性信息,实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。
智能监控人体行为分析系统借助计算机视觉分析+边缘计算技术,利用现场已有的摄像头对监控画面中人员行为进行实时分析预警抓拍,智能监控人体行为分析系统能够分析和鉴别基本上姿态,包含“抽烟识别”,“跌倒监测”,“打电话识别”,“睡岗识别”,“不穿反光衣不戴安全帽以及安全带识别”,“离岗识别”,“玩手机识别”等。
我们可以通过深度学习,检测到一个人,但是那个人在做什么我们不知道。所以我们就想让神经网络既检测到人,又知道他在做什么。也就是对这个人的行为进行识别。
摘要:本篇从理论到实践分享了基于PoseNet算法的人体姿势相似度识别项目。首先介绍了项目背景,因为部门搞活动需要大家去模仿夸张搞笑的表情和姿势来提升活动的可玩性,所以需要利用CV算法对图片进行相似度打分;然后详细讲解了人体姿势相似度识别算法,主要包括基于PoseNet算法来识别姿势和计算姿势相似度两个流程;最后基于已有的开源项目进行二次开发实现了人体姿势相似度识别项目。对于以前从未接触过CV项目的我来说既是挑战也是契机。因为之前主要做NLP相关的项目,而实际业务场景中经常会有NLP和CV交叉相关的项目,所以就需要对CV也有一定的了解。通过这个项目相当于慢慢入了CV的门,最终的目标是不变的,将更多更好的机器学习算法落地到实际业务产生更多的价值。
曾经有人跟小巴说过这么一句话,剪辑设计吃苦受累,抠图抠到索然无味,提案提到让人崩溃。特别是对于设计公司、影视制作等需要视频剪辑的公司来说,相信很多人都为抠图、抠像这事心力交瘁过,网上抠图教程一大堆,辛苦学了一个月却什么都没学出来,只能对着屏幕长唉短叹。
日本人多次犯规,裁判却视而不见,这是对所有参赛选手的不公。在日本举行奥运会就要护着日本?
腾讯云AI团队联合腾讯优图、AILab、微信智聆、微信智言等实验室,帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案,助力各行各业的数字化和智能化转型。 6月腾讯云神图、语音识别、NLP、语音合成更新全新功能;语音识别优化了核心性能。 腾讯云神图·人体分析 人体关键点识别服务发布,可识别出图片中的人体,并输出14个关键点位置。 人体属性识别服务发布,可以识别图片中人体的年龄、性别、朝向、是否有包、着装等,可有效降低视频搜索成本。 人体分析官网demo已上线,用户可以在官网直观体验人体分析产品功能、效果。 语
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 引用 人体行为识别是计算机视觉及机器学习方面的热门研究领域。它在对视频中的人类行为进行运动分析、行为识别乃至延伸至人机交互领域都有着非常广泛的应用。研究初期,人体行为识别主要是以基于静态图像为研究对象。通过提取静态图像中的人体动作特征并对动作进行分类。然而仅基于静态图像来进行识别人体行为的局限性在于人体行为是连续、动态的,单凭一张静态图像无法进行判断识别。而基于视频为研究对象,可以将视频看作连续静态图像的时间序列。近两年,很多基于视频为
PoseC3D 是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架,同时具备良好的识别精度与效率,在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了 SOTA。
基于人体骨架的行为识别是一个重要而且具有挑战性的计算机视觉任务。人体图像视频不仅包含了复杂的背景,还有光照变化、人体外貌变化等不确定因素,这使得基于图像视频的行为识别具有一定的局限性。相比图像视频,人体骨架视频可以很好地克服这些不确定因素的影响,所以基于人体骨架的行为识别受到越来越多的关注。人体骨架序列不仅包含了时序特征,而且还包含了人体的空间结构特征,如何有效地从人体骨架序列中提取具有判别性的空间和时间特征是一个有待解决的问题。我们提出了Skeleton-Based Action Recognition with Spatial Reasoning and Temporal Stack Learning,并发表在ECCV18上。
工厂人员作业行为动作识别检测算法通过SVM+R-CNN深度学习算法框架模型,工厂人员作业行为动作识别检测算法实时识别并分析现场人员操作动作行为是否符合SOP安全规范流程作业标准,如果不符合则立即抓拍告警提醒。人员作业行为动作识别检测算法首先基于R-CNN进行人体检测,之后并对其进行追踪,并以相同的帧率生成MHI。之后,将所有边界框映射到由相同RGB图像序列生成的相应MHI,并在边界框中提取每个子MHI的HOG特征,最后使用SVM进行分类。
新智元报道 来源:MIT CSAIL 编辑:闻菲、肖琴 【新智元导读】MIT计算机与人工智能实验室的研究人员开发了一种基于Wi-Fi的人体姿态估计系统,用AI教会Wi-Fi“穿墙透视”,隔着墙也能
训练CNN网络,以从所有检测部位中选取最具描述属性的人体部分;并结合整体人体作为归一化的姿态深度表示.
AI 科技评论按:是否为了简单的抠图功能,还在苦苦修炼 Photoshop 大法?即使修炼成功了,是否觉得在抠图这件事情上花费的时间依然太多?如今一个名叫 remove.bg 的工具可以免除你的这种烦恼,只要上传照片后点击确认,5 秒钟后即可获得一张透明无背景的主体照,而且在使用上完全免费。
要实现AI运动计时、计数,要解决主要技术问题有:视频抽帧、视频人体检测、姿态识别、计时计数算法,其中最主要的也是技术前提的便是人体识别检测,实现上面的技术,便是一个完整的AI运动解决方案了。
区域入侵/周界报警入侵检测技术是TSINGSEE青犀智能分析平台推出的一种视频监控系统,可检测划定区域内是否有可疑人员并且在检测出这样的事件时生成警报。
人体姿态识别是计算机视觉领域的重要研究课题之一,它对于人机交互、虚拟现实、体育分析等应用具有广泛的潜在价值。OpenPose是一种广为人知的开源人体姿态估计系统,它能够从图像或视频中准确地检测并估计人体的关键点位置。然而,为了进一步提升姿态估计的精度和稳定性,近期推出的OpenPose DW(Deep and Wide)架构在关键点识别方面取得了显著进展。
本文将介绍一种基于特征分离的通用人类姿态特征的学习算法 Unsupervised Human 3D Pose Representation with Viewpoint and Pose Disentanglement。
传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触,既危险又低效。在 AI、物联网等技术的发展与支撑下,红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网,同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
明敏 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在,只用WiFi就能“看”到你在房间里干啥了…… (你…干…嘛……啊啊啊啊) 多人追踪也是so easy: 过程中完全不需要拍下图像、不需要摄像头。 输入的仅是WiFi一维信号,输出则是三维人体姿态。 两台路由器即可搞定!换算成本都不到500块。 而且还不受环境光线、目标被遮挡的影响,效果接近于基于2D图像进行识别的方法。 啊这,难道说WiFi能“看到”我?更进一步……WiFi能监视我?? OMG,蝙蝠侠剧情要照进现实了?? 要知道在《
如今说到体感游戏,大家一定都不陌生,比如微软的 Kinect、任天堂的 Switch,都曾是游戏业的革命性产品。而另一款网红产品—抖音,也在去年底上线过一个“尬舞机”的音乐体感游戏(现在成了隐藏功能):
随着人工智能检测识别技术与视频处理技术的不断融合,应用场景也不断随之扩大,TSINGSEE青犀视频近期也发布了基于AI智能检测识别技术的硬件设备——智能分析网关。本设备内置多种AI算法,可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍,支持人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法。
随着计算机学科与人工智能的发展和应用,视频分析技术迅速兴起并得到了广泛关注。视频分析中的一个核心就是人体行为识别,行为识别的准确性和快速性将直接影响视频分析系统后续工作的结果。因此,如何提高视频中人体行为识别的准确性和快速性,已成为视频分析系统研究中的重点问题。
本文作者 Liqian Ma,他为 AI 科技评论撰写了他作为第一作者被 CVPR 2018 录用的 Spotlight 论文解读稿件。
现在,MIT CSAIL的一群科学家,就用AI构建了一双透视眼。你在墙后的一举一动,它就都能看见。这项研究,作为spotlight论文发表在CVPR 2018上。
小伙伴们可能好奇,为什么AI猜拳能够做到如此神奇?不仅出拳速度快,还能够每次都赢?
姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域,对于新人来说,较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。
人体姿态识别与估计的应用场景:抖音尬舞机、体育动作教学、3D健身教练、3D试衣、绘画辅助、游戏人物动作采集。
入侵探测在安防场景中应用较久,指的是外界物体(人、车或其他物体)不经允许擅自进入规定区域时,通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展,基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。
随着深度学习技术的发展,人体骨骼关键点的检测效果也在不断提升,且被广泛应用于计算机视觉相关领域,成为许多计算机视觉任务的基础,包括安防,新零售,动作捕捉,人机交互等等。现在,大火的人体姿态识别也有了PaddlePaddle的实现。我们来带小伙伴们学习一下怎么利用PaddlePaddle来实现人体姿态的识别任务。
Facebook的智能摄像头团队一直致力于研究各种计算机视觉技术,并进行工具开发以便人们加以应用。比如,应用实时“风格迁移”技术,可以将你的照片或视频渲染成梵高风格。或者应用实时面部捕捉技术,对你的照片进行美颜,甚至直接用化身(比如卡通形象)替换你的头像。更进一步,如果能用化身(Avatar)对你整个身体进行替代会怎样呢?
旷视研究院 Detection Team 系列专栏主要是对外交流使用,分享检测组内部工作的新进展,同时也希望学习和吸取其他同学的经验、教训。我们非常欢迎有兴趣的新同学加入,一起做一些有意义的工作。第一期是我们 2018 年COCO Keypoint 冠军算法的首次解读。下面先上一个我们模型的视频结果。
此专栏主要是我们 Face++ Detection Team 对外交流使用,分享我们内部的一些工作,同时也希望能从其他同学那里学习经验和教训。另外,也非常希望有兴趣的同学加入我们(可以联系我,yugang@megvii.com),一起做一些有意义的工作。我们组内的基本情况介绍的 slides。第一期是我们 2018 年做 COCO skeleton 的工作。下面先上一个我们模型的视频结果:
今天,我们继续推出最近的CVPR(计算机视觉和模式识别)会议系列,这是世界上计算机视觉的顶级会议。 Neuromation成功参加了DeepGlobe研讨会,现在我们正在看主会议的论文。 在我们的CVPR回顾的第一部分,我们简要回顾了有关计算机视觉的生成对抗网络(GAN)的最有趣的论文。 这一次,我们深入研究了将计算机视觉应用于我们人类的工作:跟踪视频中的人体和其他物体,估计姿势甚至是完整的3D体形,等等。 同样,论文没有特别的顺序,我们的评论非常简短,所以我们绝对建议完整阅读论文。
作者:卢策吾 【新智元导读】上海交通大学卢策吾团队,今日开源AlphaPose系统。该系统在姿态估计(pose estimation)的标准测试集COCO上较现有最好姿态估计开源系统Mask-RCNN相对提高8.2%,较另一个常用开源系统OpenPose(CMU)相对提高17%。同时,卢策吾团队也开源了两个基于AlphaPose的工作:(1)一个高效率的视频姿态跟踪器(pose tracker),目前姿态跟踪准确率第一。(2)一个新的应用“视觉副词识别“(Visual Adverb Recognition)
近日,计算机视觉方向的三大国际顶级会议之一的ECCV 2020公布论文获奖结果。本次ECCV 2020有效投稿5025篇,最终被接受发表论文1361篇,录取率为27%,较上届有所下降。其中,oral的论文数为104篇,占提交总量的2%;spotlight的数目为161篇,占提交总量的5%;其余论文均为poster。
如果不是这次疫情,恐怕还没有太多人去关注非接触式无感红外人体测温系统。这次疫情中,国家倡导不聚集、少接触的原则,以减少感染几率,防疫人员更要做好防护与保护措施,而传统体温计、体温枪等测温方式需要大面积、近距离接触,既危险又低效。所以这次的疫情防控,在 AI、物联网等技术的发展与支撑下,红外体温检测仪首先是高效精准排查的第一层保护网,同时又保证了在全面排查下出行的高效性。
计算机视觉(Computer Vision)是一门将人类的视觉能力赋予机器的学科。它涵盖了图像识别、图像处理、模式识别等多个方向,并已成为人工智能研究的重要组成部分。本文将详细介绍计算机视觉的定义、历史背景及发展、和当前的应用领域概览。
AI智能工服识别算法通过yolov5+python网络深度学习算法模型,AI智能工服识别算法通过摄像头对现场区域利用算法分析图像中的工服特征进行分析实时监测工作人员的工服穿戴情况,识别出是否规范穿戴工服,及时发现不规范穿戴行为,提醒相关人员进行调整。AI智能工服识别算法中使用到的语言Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使AI智能工服识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
近日,计算机视觉三大国际顶级会议之一的 ECCV 2020 如约而至,COCO 作为 ECCV 2020 的重头戏,是人工智能领域最具影响力的图像(物体)识别挑战赛。本次大会,芯翌科技(XForwardAI)拿下了 COCO 视觉挑战赛—人体关键点检测赛道世界第一,在目标检测 / 实例分割赛道也取得了不错的成绩。
人体攀爬行为检测是指利用计算机视觉技术对人类攀爬物体的行为进行识别和分析。该技术主要依靠图像和视频数据进行分析,通过识别人类身体的各个部位,以及其在攀爬过程中的动作和姿态,实现对攀爬行为的检测和跟踪。该技术的场景应用比较广泛,今天我们来介绍一下TSINGSEE青犀AI边缘计算硬件智能分析网关内的攀爬检测算法的应用场景。
AI深度学习技术正在呈现飞速增长的状态,有数据分析预测,到2030年,AI有望实现13万亿美元的市场规模。尤其是伴随着智慧城市、智能交通、工业互联网、生产制造等应用场景对视频数据分析需求的激增,AI与计算机视觉技术正在加速智能与边缘计算的融合,并将进一步助推城市、交通、互联网、物联网、旅游、金融、司法、教育、能源与环保等行业的智能化变革。
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) 引言 人体姿态估计是计算机视觉领域很多研究工作的基础,也是研究的热点问题,在行为识别、人机交互、姿态跟踪等领域有着广泛的应用前景。 按照人体姿态维度的差异,可以将人体姿态估计任务分为二维人体姿态估计和三维人体姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点,将这些关键点按照关节顺序相连形成在图像二维平面的投影,从而得到人体骨架。3D人体姿态估计的主要任务是预测出人体关节点的三维坐标位置和角度等信息。 在实际应用中,由于3D姿态估计在2D
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