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
伴随着计算机视觉的发展和在生活实践中的广泛应用，基于各种算法的行为检测和动作识别项目在实践中得到了越来越多的应用，并在相关领域得到了广泛的研究。在行为监测方面，不仅仅有通过图形、温湿度、声音等信息进行蜂群行为的监测，同时更多的应用是集中在人类行为监测上。而人体姿态识别作为行为监测重要参考依据在视频捕捉、计算机图形学等领域得到了广泛应用。其中传统的人体姿态识别方法有RMPE模型和Mask R-CNN模型，它们都是采用自顶向下的检测方法，而Openpose作为姿态识别的经典项目是采用的自底向上的检测方法，主要应用于行为监测、姿态纠正、动作分类，在智能家居、自动驾驶、智能监控等领域局具有重要的研究意义和应用价值。
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引言 随着人机交互技术飞速发展，人体姿态估计技术越来越受到重视。姿态估计作为人体行为识别的重要组成部分，近年来逐渐成为计算机视觉领域的一个重要的研究热点。由于人体结构和姿态的复杂性以及视觉理论的局限性，最初人体姿态估计算法仅从图像或者视频当中预测人体二维骨架节点的坐标位置。2015年马普所提出了由姿态与体型参数驱动的蒙皮多人线性模型，由于该模型具有出色的建模效果与快速的计算效率，许多团队提出了利用该模型进行人体姿态估计的方法。目前基于
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）：
众所周知随着人工智能智能的发展，人工智能的落地项目也在变得越来越多，尤其是计算机视觉方面。
数字乡村是伴随网络化、信息化和数字化在农业农村经济社会发展中的应用，既是乡村振兴的战略方向，也是建设数字中国的重要内容。为了进一步提升乡村治理智能化、专业化水平，解决建设顶层缺失、数据孤岛等问题，数字孪生技术被广泛应用于数字乡村建设中。
系统结合人脸及人体关键点识别，人像分割，目标检测，图像风格迁移，以及自己设计实现的熊猫分割PandaSeg，动作识别PoseRecognition等算法，依托Django框架搭建的Web应用，在服务器端使用 tensorflow、pytorch等深度学习框架搭建的智能图像处理模块处理前端通过单目相机捕获的图片并实时返回处理结果，目前可以实现实时视频挂件，人脸表情包生成，人像与熊猫照片创意融合，多动作互动拍照，分区风格化等功能。
答案显然是否定的。一方面，人工智能技术的应用越来越广泛，应用场景不断扩大，身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。
利用NVIDIAMaxine识别人体姿势 Time: 2022/05/19 8:00pm~~9.30pm Duration: 1.5h Course Description: 随着AI技术的发展,数字内容创建业务也变得越来越火热。人脸美化，身材修图，虚拟姿势和背景等功能也让我们的照片视频等数字内容越来越丰富。而在这些功能背后，离不开姿势识别，人脸特征点识别，虚拟背景，现实增强等技术的支持。 NVIDIA Maxine是一套GPU加速的SDK，它用人工智能重塑了音频和视频，提升了标准麦克风和摄像头的能力。M
【初识明瞳 视图上云】直播第二期【视图场景的存储优化之路】已经圆满结束啦。 本次分享属于【初识明瞳 视图上云】直播第2期，【视图场景的存储优化之路】邀请到了腾讯云存储高级产品经理王致铭，为大家介绍明瞳智控这款产品。明瞳智控ISS是腾讯云推出的一款面向视图数据提供的云存储及 AI 多模态分析一体化产品。依托腾讯云遍布全球的边缘节点，同时基于腾讯云领先的 AI 分析能力，可实现视图数据快速上云，视图数据云存储、视图数据安全、AI 智能分析等多种服务。 整个内容分五个部分： 一、产品背景 二、功能框架 三、覆盖场
python是一门高级编程语言，简单易学，特别容易上手实战，能收获满满成就感。只要学会基础知识，你就可以在各个领域大展拳脚，主要就是因为python的朋友圈（生态）热闹。
在前一篇文章中，我们讨论了用于人体检测的早期方法，例如Vila Jones的目标检测框架（Haar级联）和方向梯度直方图（HOG）检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题，例如漏检、误检等。在本文中，我们将了解最新的深度学习技术是如何解决上述这些问题的，并使用代码来实现它。
现在的我们，无时无刻不在使用无线设备，手机、笔记本等等无线网络设备，路由器就成了我们日常生活中根本不能缺少的一部分。 但你可能并不了解，即便不对无线信号承载的数据本身进行解密，无线信号也能泄露我们的隐私，攻击者甚至能够利用它来实现密码之类的窃取，整个过程听起来非常黑科技。 多功能无线信号 我们日常生活中最常见的路由器来说，通过路由器连接网络上网，然后浏览体育新闻、天气预报等信息. 路由器发出的无线信号在空气中传播，当然在传输过程中会遇到障碍物，然后路由器根据信号是否会遭到障碍物遮挡以及空气中传播信号情况
提到“生物识别技术”，大家首先想到的肯定是面部、指纹和虹膜识别等，这些对人体而言独一无二的特征成为了安全性很高的“活体密码”。然而，上述几类技术都需要在近距离情况下才能使用，同时在具有遮挡物的情况下也很难准确识别。面对这种局限性，步态识别以其难隐藏性和非接触性等特点从众多技术中脱颖而出，成为该领域的一匹“黑马”。
在越发重视科技自主创新，新产业国际竞争逐渐激烈的时代，我们更加坚信，科研道路没有捷径可走，只有脚踏实地，一步一个脚印，不断积累方能实现创新。 7年来，犀牛鸟基金为全球范围内的青年学者提供了解产业真实问题、接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队，开展基础扎实的产学科研合作，推动双方学术视野的拓展及原创应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金合作目前进入收官阶段，小编将分四期介绍全部25个科研基金项目，本期将重点介绍《计算机视觉及模式识别》研究方
腾讯公司和中国计算机学会于2013年共同发起的CCF-腾讯犀牛鸟基金（以下简称犀牛鸟基金），始终致力于支持海内外青年学者开展前沿学术研究与技术实践。犀牛鸟基金通过提供企业真实问题与业务实际需求，搭建产学研合作及学术交流的平台，推动合作双方学术影响力的提升及研究成果的应用落地，促进自主技术的创新与发展。 本年度犀牛鸟基金共设立10个科研方向共33项研究课题 申报截止时间为2021年6月15日24:00(北京时间) 申报链接： https://www.withzz.com/project/detail/12
近日，浙江大学医学院干细胞与再生医学中心郭国骥团队与浙江大学附属医院张丹团队、王伟林团队、陈江华团队、梁廷波团队和黄河团队等联合在《Nature》上发表研究成果，该成果名为“Construction of a Human Cell Landscape at Single-cell Level”，论文显示该团队成功绘制了世界首个人类细胞图谱。
零写在前面 对前端工程师而言，开发Kinect的体感游戏似乎有些触不可及，因为目前市面上基本上是用C#或C++来开发，但如果游戏运行在我们熟悉的浏览器中，结合HTML5的新特征，我们是不是可以玩出新高度呢？ 一简介 在前不久成都TGC2016展会上，我们开发了一款《火影忍者手游》的体感游戏，主要模拟手游章节《九尾袭来 》，用户化身四代，与九尾进行对决，吸引了大量玩家参与。 表面上看，这款游戏与其它体感体验无异，实际上，它一直运行于浏览器Chrome下，也就是说，我们只需要掌握前端相应技术，就可以开发基于Ki
随着科技的不断发展，人工智能（AI）技术正在各个领域迅速应用和推广。其中，智慧园区是一个重要的应用场景，它通过AI技术的支持，实现了园区的智能化管理和高效运营。
小编观点：文章结论大家自己分析，文章的分析问题的思路值得借鉴，对认知的分析值得参考。
为避免聚集性疫情发生，阻断病毒传染、及时发现疑似病人，全国各地均已采取最严格的发热人员排查措施，防止疫情进一步向外扩散。返工潮人流涌动，站好温控第一道岗，成为疫情狙击战的关键。目前机场、高速公路出口与服务站、地铁站、高铁站、超市、写字楼、小区、学校、场馆、工厂等人群高度聚集、高流动的公共场所与活动密集区，都需要对大流量群众进行实施体温监测。
还记得“神笔马良”的故事吗？马良拿着神笔画出一只鸟，鸟就能腾空翱翔，画出一只鱼，鱼就能欢快畅游。这本是童话里遥不可及的幻想，在数字世界中，却有可能成真。比方说，你按照我们上一期说的，已经“画”出了一个形象，只要你让它动起来，毫无疑问，你就是数字世界的神笔马良。
在AR、VR、3D打印、场景搭建以及电影制作等多个领域中，高质量的穿着衣服的人体3D模型非常重要。
大数据文摘出品 编译：小鱼、halcyon 关于AI技术引起的道德话题近来颇受争议，比如利用算法识别犯罪团伙或者，利用图像识别判定同性恋。 近日，剑桥大学发布了一篇论文，提出了一个有意思的观点，即利用混合深度学习网络+云计算+无人机，搭建了一个能实时监测个体暴力行为的无人机监控系统。 网红博主爱可可老师评价道，这篇论文的观点值得及时反思的道德危机，AI+云+无人机=空中监狱。 论文中监控系统的实时画面☟ 可以在视频中看到，论文中提出的无人机监控系统，可以在人群中准确检测到发生肢体冲突的个体，并对其进行标记。
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。
因为我这里只是判断 【人没有带安全帽】、【人有带安全帽】、【人体】 3个类别 ，基于 data/coco128.yaml 文件，创建自己的数据集配置文件 custom_data.yaml
“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;;
哈喽，大家好，今天来让我们了解下什么是卷及神经网络，在这篇文章中，我会介绍什么是卷积神经网络，以及卷积神经网络的基本结构和某些具体的应用。话不多说，马上进入正题。 卷积神经网络是近些年来兴起的一种人工网络结构，因为利用卷积神经网络在图片和语言方面能够给出更优秀的结果，因此呢，这种技术也被广泛的传播和应用。卷积神经网络最常用的部分是计算机图片识别。不过因为他的不断创新和不断地迭代也被广泛的用于了视频分析，自然语言处理，药物发现等等。近期很火的阿尔法狗能让计算机看懂围棋，这也是利用了这门技术。 那现在让我们概
机器之心报道 机器之心编辑部 我们对于关键点检测的范式要重新思考了。 关键点估计是一项计算机视觉任务，涉及定位图像中的兴趣点。作为计算机视觉工作中研究最多的主题之一，关键点估计在相关应用中发挥着重要作用，包括人体姿态估计、手部姿态估计 、动作识别、目标检测、多人跟踪、运动分析等。 估计关键点位置最常用的方法是生成 target 场的热图（heatmap）方法。但热图回归作为检测和定位关键点的标准方法，也存在以下缺点： 首先，这种方法存在量化误差；关键点预测的精度本质上受到热图空间分辨率的限制。因此，较大的
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。
精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台，随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得；通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台，积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动；通过“精英研学营”进阶平台，对话产业
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。
手机是目前最重要的人机交互终端，那么下一个人机交互的突破口在哪？AR？VR？还是智能家居？经过深思熟虑后，我认为以上三个都不是，主要理由有以下三点：
6年前，一群在MARVELL、INTEL、SONY及LENOVO等公司拥有丰富工作经验的博士、硕士及海外留学专家，组成了一支专注于体感技术研发的科研团队。这就是南京华捷艾米软件科技有限公司的雏形。 部分合作企业 在这6年间，他们背靠国家，与中科院、清华大学一起合作，突破一连串的技术环节，最终开发出了具有完全自主知识产权、多平台、低成本、高准确度、嵌入式的体感交互技术解决方案。从2015年产品商业化至今，华捷艾米已获得了业内的普遍认可，比如已搭建合作关系的创维、海尔、三星，以及正在与其进行进一步合作洽谈的阿里
论文名称：Training distributed deep recurrent neural networks with mixed precision on GPU clusters
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
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。
近日，第二届腾讯MEET教育科技创新峰会以“深耕 · 生长”为主题，围绕未来教育新模式、科技新发展、教育资源协作新业态展开。
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。
百度家的飞桨 PaddlePaddle 是首款开源开放的产业级深度学习平台，可以很方便搭建模型。
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