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HumanFallDetection

多摄像头人工智能实时跌倒检测系统

跌倒检测人体姿态估计多摄像头跟踪LSTM分类OpenPifPafGithub开源项目

HumanFallDetection项目是一个基于多摄像头和人工智能的跌倒检测系统。它整合了人体姿态估计、多目标跟踪和LSTM神经网络技术，实现实时多人跌倒检测。系统支持处理视频文件或实时摄像头数据，提供灵活的命令行配置。这一技术在老年人护理、医疗监控等领域具有重要应用价值，有助于提高安全监测效率。

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介绍相关项目
DeepCamera - 提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能，用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR
DeepCamera利用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR，提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能。该项目开源并简化了边缘AI开发，便于用户快速部署AI应用，有效提高监控系统的性能和效率。
openpose - 实时检测人体、手部、面部和足部的多人人体关键点
CMU Panoptic StudioGithubOpenPose三维重建人体姿态识别实时多人人体关键点检测开源项目
OpenPose是首个实现实时多人人体、手部、面部和足部关键点检测的系统，能够在单张图像上检测135个关键点。其功能包括2D和3D姿态估计、支持Unity插件和多种输入输出方式，兼容多个操作系统和硬件配置，适用于研究和开发项目。
Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation - 实时多人人体姿态估计的开源实现
CVPRGithubMSCOCO Keypoints ChallengeOpenPosePart Affinity FieldsRealtime Multi-Person Pose Estimation开源项目
该项目展示了一种无需人体检测器的实时多人人体姿态估计方法，曾获2016年MSCOCO关键点挑战赛冠军等多个奖项。项目提供了C++、TensorFlow、Pytorch等多种实现版本，适用于不同应用场景。页面还包括详细的测试与训练步骤，以及相关的代码库和资源链接，适合研究人员和开发者使用。
Heart-rate-measurement-using-camera - 摄像头实时心率监测系统
Github人脸检测傅里叶变换实时监测开源项目心率测量摄像头
Heart-rate-measurement-using-camera项目开发了一种基于摄像头的非接触式心率测量系统。该系统通过分析面部皮肤颜色变化来提取心率信息，主要用于监测驾驶员的生理状态。系统采用面部识别技术定位感兴趣区域，并结合带通滤波器和快速傅里叶变换处理数据。除实时心率测量外，项目还提供数据可视化和颜色放大功能，增强了心率监测的直观性。值得注意的是，该系统目前仅支持单人检测，且需要被测者在摄像头前保持稳定约10秒以获得准确结果。
head-pose-estimation - 实时人脸姿态估计，使用ONNX Runtime和OpenCV进行处理
GithubONNX RuntimeOpenCV人脸检测头部姿态估计开源项目面部特征点检测
本项目提供了一个实时的人脸姿态估计解决方案，依赖于ONNX Runtime和OpenCV框架。主要步骤包括人脸检测、68个面部标志点检测以及姿态估计。支持Ubuntu 22.04，提供简单的安装步骤和预训练模型下载链接，使用户可以快速启动并运行。本项目支持视频文件和摄像头输入，提供了详尽的训练指导和代码库，确保了高度的灵活性和扩展性，适合开发和测试用途。
depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用
DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目
这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序，支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例（包括QT GUI界面和命令行模式），用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型，并可通过Docker运行，适用于开发者和机器学习爱好者。
heartbeat - 基于视频分析的非接触式心率测量开源项目
Github人脸检测信号处理开源项目心率测量无接触监测远程光电容积脉搏波描记法
Heartbeat是一个利用远程光体积描记法(rPPG)进行心率测量的开源项目。该项目采用OpenCV库实现人脸检测和跟踪，通过频率分析和滤波技术估算心率。它通过分析面部视频中的细微肤色变化来实现非接触式心率监测。Heartbeat支持实时视频流分析和离线视频文件处理，并提供多种算法选项和可调参数。这一创新工具不仅适用于研究人员和开发者，还为远程健康监测和情感状态评估等领域提供了新的可能性，展示了计算机视觉技术在健康监测领域的巨大潜力。
PoseFlow - 高效实时人体姿态追踪算法
GithubPoseFlow人体姿态跟踪多人姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
PoseFlow是GitHub上的开源人体姿态追踪项目，在实时多人追踪方面表现出色。它在PoseTrack挑战赛中achieve了高精度，支持各种数据集和可视化。该算法结合了深度学习和计算机视觉技术，适用于动作识别、行为分析等AI应用。PoseFlow提供Python实现，易于集成到现有系统中。它集成了AlphaPose和DeepMatching/ORB特征匹配技术，实现了高效准确的追踪。该项目提供完整代码和使用文档，可应用于计算机视觉、动作分析等领域。
MonocularTotalCapture - 单目3D人体姿态全方位捕捉系统
3D建模Adam模型Github人体姿态估计开源项目深度学习计算机视觉
MonocularTotalCapture是一个开源项目，旨在实现野外环境下的单目3D人体姿态全方位捕捉。该系统同时捕捉人脸、身体和手部姿态，采用Adam可变形人体模型和OpenPose技术。基于CVPR19研究成果，项目提供完整的安装使用指南，为计算机视觉研究和3D重建提供了有力工具，仅限非商业研究使用。
face-api - AI人脸检测与识别、年龄性别情感预测，适用于浏览器和NodeJS
FaceAPIGithubNodeJSTensorFlow/JS人脸识别开源项目浏览器
该项目基于TensorFlow/JS，提供高级人脸检测、旋转跟踪、识别人脸、预测年龄、性别和情感功能，适用于浏览器和NodeJS环境。项目提供在线演示、详细文档和教程，以及多种使用场景的示例代码，帮助开发者快速上手和集成。无论是静态图片还是实时摄像头数据处理，均能提供精准高效的结果。
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