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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
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6D姿态跟踪GithubRGB-D图像iros20-6d-pose-trackingse(3)-TrackNet开源项目机器人操作
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CompreFace - 功能全面的开源人脸识别系统
APICompreFaceDockerGithub人脸识别开源开源项目
CompreFace是一个功能丰富的开源人脸识别系统，提供REST API接口，支持多种人脸相关服务。该系统基于Docker构建，可在CPU或GPU上运行，适用于本地服务器或云端部署。CompreFace采用FaceNet和InsightFace等先进技术，无需专业知识即可轻松集成和使用。系统还包含角色管理功能，方便控制访问权限。
rPPG-Toolbox - 相机生理传感的开源远程光学容积成像平台
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rPPG-Toolbox 是一个用于相机生理传感的开源平台，支持神经网络和无监督方法的基准测试，并允许自定义算法的快速开发。该平台支持七个关键数据集，包括 SCAMPS、PURE 等，并提供算法性能基准和丰富的数据可视化工具。
MonoHuman - 单目视频生成可动画化3D人体神经场景技术
3D渲染GithubMonoHuman人体神经场动画化人体单目视频开源项目
MonoHuman框架利用单目视频生成高质量、视角一致的3D人体动画。通过双向变形约束和关键帧信息建模变形场，实现任意新姿势的高保真渲染。该技术在ZJU-Mocap数据集和自然场景视频中表现优异，为虚拟现实和数字娱乐领域提供了有力支持。
FastDeploy - 多场景AI模型部署工具
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高性能AI模型部署工具，支持文本、视觉、语音及跨模态模型的优化，适用于云端、移动端和边缘设备。支持160多种模型，涵盖图像分类、目标检测、OCR、人脸检测、抠图、跟踪、NLP、语音合成等任务，满足多场景、多硬件、多平台的需求。
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Darkflow是一个用于实时物体检测和分类的开源项目，兼容Python3、Tensorflow、Numpy和OpenCV。用户可以通过pip安装、构建Cython扩展或使用自定义标签进行训练和推理。项目还提供Android演示和支持保存加载protobuf文件，适合跨平台应用。
video_features - 多模态视频特征提取框架 支持多种深度学习模型
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video_features是一个开源的视频特征提取框架，支持视觉、音频和光流等多种模态。该框架集成了S3D、R(2+1)d、I3D-Net等动作识别模型，VGGish声音识别模型，以及RAFT光流提取模型。它支持多GPU和多节点并行处理，可通过命令行或Colab快速使用。输出格式灵活，适用于视频分析相关的研究和应用。
face-alignment - 高精度2D与3D人脸标志检测工具
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本项目基于FAN的先进深度学习方法，提供高精度的2D和3D人脸标志检测。支持多种面部检测器，并可在CPU和GPU上运行。用户可通过pip或conda安装，并能处理整目录图像。适用于Python 3.5+，推荐使用CUDA GPU以获得最佳性能。欢迎贡献和反馈，详情请参阅原始论文及项目页面。
ml-hugs - 从单个视频重建可动画化人体和场景的3D技术
3D重建GithubHUGS人体高斯分层动画生成开源项目神经辐射场
HUGS是一种利用神经辐射场的计算机视觉技术，能从单个视频重建背景场景和可动画化的人体3D表示。该开源项目提供完整实现，包括数据准备、模型训练和评估脚本。HUGS支持三种训练模式：联合人体和场景、仅人体以及仅场景，适用于多种应用场景。在PSNR、SSIM和LPIPS等指标上，HUGS展现了优异的性能，为人体动画和场景重建研究提供了新思路。
deep-high-resolution-net.pytorch - 基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型
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deep-high-resolution-net.pytorch 项目提供了一个基于PyTorch的官方实现，专门用于人体姿态估计的深度学习模型。项目支持多个标准数据集，验证了其可靠性与准确性，也适应于多种视觉任务如图像分类及目标检测等。
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