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APS：以 3D 人体姿势作为姿势指导的基准
随着姿势感知技术的出现，人体姿势有可能取代和增强现有的输入方式，如触觉和语音。这种范式转变得益于传感技术的进步，这使得跟踪用户的身体运动变得更容易、更便宜。例如，可以使用一系列 RGB 图像 [4]、深度图像 [20]（例如，Microsoft Kinect）和 IMU 数据 [13, 26] 来感知身体姿势。在人机交互（HCI）文献中，基于身体的交互的常见用例是运动引导：全身运动训练 [2, 12, 25]；学习体育活动，如舞蹈 [6]、武术 [7] 和体育 [22]；手势指导 [21] 和学习 [8]；与公共展示的互动 [1, 27]；空间引导[10，11]和物理治疗[23]。由于提出的系统和方法众多，涉及的身体部位、使用的方式、技术设置和评估指标各不相同，因此很难在各种方法之间得出结论。例如，虽然Anderson等人[2]提出的YouMove和Tang等人[23]提出的Physio@Home都采用增强现实来引导运动，但它们使用不同的可视化进行增强反馈，从不同视角捕捉用户并训练/引导不同的身体部位（YouMove中的全身运动和Physio@Home中的肩部运动）。虽然人机交互中的动作和姿势引导系统经常用于体育和体育活动，但交互技术可直接应用于辅助环境，例如用于培训工人完成制造任务[5]。由于所使用的姿势不同，目前无法在不同方法和交互技术之间得出结论。在本文中，我们引入了 APS（APS 姿势集），这是一个 3D 人体姿势数据集。APS 旨在作为姿势训练和系统评估的基线。HCI 社区已经建立了预定义的标准评估基准的好处。例如，MacKenzie 和 Soukoreff [17] 为
使用python中的姿势检测的姿势评估
1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。 所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。 基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。 此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。 1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。 不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。 传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。 但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。 本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。 该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。 2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。 保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。1,2,3,4 Sambhram技术研究所摘要本文提出了一种使用Python实施的姿势检测技术实时姿势评估的方法。所提出的方法利用媒介库（结合OpenCV）跟踪人体姿势地标并计算关键身体部位之间的角度。基于这些角度，系统提供了用户姿势的反馈，重点是颈部对齐。此方法在医疗保健，人体工程学和健身方面具有应用，为姿势校正提供了可访问的解决方案。1引言姿势在维持整体健康和福祉中起着至关重要的作用。不良的姿势与各种健康问题有关，例如背痛，颈部应变和迁移率降低。传统的姿势矫正方法通常需要人类干预或专业设备。但是，随着计算机视觉和机器学习的进步，现在可以使用消费级硬件（例如网络摄像头）提供实时姿势反馈。本文使用Python，MediaPipe和OpenCV介绍了实时姿势评估系统。该系统检测人体地标并计算关键点（例如肩膀，颈部和臀部）之间的角度，以评估姿势并提供反馈。2背景姿势被定义为相对于彼此和环境的人体段的对齐，例如头部，躯干和四肢。保持良好的姿势对于肌肉骨骼系统的最佳功能至关重要，可防止肌肉，韧带和关节的压力。姿势不佳会导致各种健康问题，包括慢性背部和颈部疼痛，肺活量降低，疲劳，甚至长期的肌肉骨骼疾病。姿势不良的流行率正在上升，尤其是在长时间坐在书桌上或使用电子设备的个人中。根据各种研究，不当姿势可以显着增加脊柱畸形，例如脊柱侧弯，脊柱降临和脑脊液的风险。2.1传统的姿势校正方法，传统上，姿势校正依赖于自我意识，对工作场所的人体工程学调整以及物理干预（例如物理疗法）的结合。一种常见的方法涉及对个人进行正确的姿势的重要性，并为他们提供适当坐姿和站立的准则。虽然在某种程度上有效，但这些方法通常缺乏现实 -
朝着现实世界类别级别的姿势姿势估计
摘要 - 人类寿命中有铰接的物体。当前类别级别的关节姿势估计（CAPE）方法是在单个现实设置下使用每个类别的固定运动结构的。考虑到这些局限性，我们旨在研究估计单个RGB-D图像中具有未知运动学结构的多个铰接式对象的零件级别6D姿势的问题，并改革此问题设置为现实世界环境，并建议Cape-real（Caper-Real）（CAPER）任务设置。此设置允许语义类别中的各种运动结构，以及在对现实世界的观察中共存的多个实例。为了支持这项任务，我们构建了一个明确的模型存储库RAINT-48，并呈现有效的数据集生成管道，其中包含快速发音的对象建模（FAOM）和半实体的混合现实现实技术（Samert）。伴随管道，我们构建了一个大规模的混合现实数据集后Tmix和一个现实世界数据集后TVAL。伴随着刺山柑问题和数据集，我们提出了一个有效的框架，该框架利用RGB-D输入来估算单个正向通行中多个实例的零件级姿势。在我们的方法中，我们从RGB-D输入中介绍对象检测，以处理多个实体问题，并将每个实例分为几个部分。为了解决未知的运动学结构问题，我们提出了一个解析网络，以分析检测实例的结构，并构建一个对伪造姿势估计模块，以估算第6D姿势以及连接零件对的联合属性。广泛的实验表明，所提出的方法可以在开普敦，斗篷和实例级机器人组姿势估计问题上实现良好的性能。我们认为，它可以作为对刺山柑任务的未来研究的强大基准。我们工作中的数据集和代码将公开可用。
7941 - 姿势。 1911
肩膀水下草地（3140）的中性营养库（3140）需要：保持水下入口草地的数量和多样性。最佳> 4种rampons。fotic区> 15 m深或湖底发生轴> 5 m深。或到湖底。pH稳定，7 -8.5。没有物种可能例外。允许的加拿大Uroon。没有物种像刚性水龙头一样膨胀，梳理藻类，螺纹藻类。缺乏蓝细菌。不包括污水供应，富营养，捕捞用途等的压力。娱乐用途，岸边区域的碎片，匆忙和饮食品，这可能会使水参数恶化或等级植被状态。--- OCH的正确状态。老人和天然富营养化的水库（3150）需要：恶化的物理化学参数：透明度（奇观--- OCH的正确状态。老人和天然富营养化的水库（3150）需要：恶化的物理化学参数：透明度（奇观secchi盘）> 2.5 m（在底部较浅），无论因素如何。schindler;覆盖率<25％，在Storonia <50％面积水。没有物种外国和侵入性可能例外。允许的加拿大Uroon。pH 6.5 -7.9。电导率<600 micros/cm。没有蓝细菌的开花。将污染物的压力排除在流域和不良经济形式之外。渔业，Nat Urte Brade和Litoral。pH 3- 7。 物种 多营养和可能 物种pH 3- 7。物种多营养和可能物种在牛弓湖的情况下：河流的自然动力学和水文状态；有机会与现有牛弓湖的河水形成新的牛弓湖泊和自然周期性接触。水（3160）需要：相关泥炭沼泽的水文和植被的自然状况；电导率<100 micros/cm; TDS <60 m/dm3;水颜色：<50 mg pt/dm-3（或水棕色，透明或低笨拙的I）。没有泥炭沼泽外的主动人工排水或供水沟的网络；带有多米诺骨牌的浮游生物。压缩，现在嗜酸性，没有蓝细菌或蓝细菌或硅藻的统治；排除强化。经济鱼，特别是受精和石灰。--- OCHR的正确状态。 变量 - 煮的Taniem Meadows（6410）要求：行为。 可变和潮湿的栖息地条件已启用。 但是，至少偶尔（不是一年）割草。 --- OCHR的正确状态。 高泥炭沼泽（7110）需要：沼泽，自然水病。 水位不超过10 cm ppt。 由于采取了保护性动作（沟渠的回填，分区的构造等），没有足够范围“中和”的排水基础设施引流沼泽或排水基础设施网络的网络。 --- OCHR的正确状态。 过渡性泥炭沼泽和地震（7140）需要：Bałne，天然水病。 水位不超过10 cm ppt。 --- OCHR的正确状态。 从植物上降低泥炭底物。--- OCHR的正确状态。变量 - 煮的Taniem Meadows（6410）要求：行为。可变和潮湿的栖息地条件已启用。但是，至少偶尔（不是一年）割草。--- OCHR的正确状态。 高泥炭沼泽（7110）需要：沼泽，自然水病。 水位不超过10 cm ppt。 由于采取了保护性动作（沟渠的回填，分区的构造等），没有足够范围“中和”的排水基础设施引流沼泽或排水基础设施网络的网络。 --- OCHR的正确状态。 过渡性泥炭沼泽和地震（7140）需要：Bałne，天然水病。 水位不超过10 cm ppt。 --- OCHR的正确状态。 从植物上降低泥炭底物。--- OCHR的正确状态。高泥炭沼泽（7110）需要：沼泽，自然水病。水位不超过10 cm ppt。由于采取了保护性动作（沟渠的回填，分区的构造等），没有足够范围“中和”的排水基础设施引流沼泽或排水基础设施网络的网络。--- OCHR的正确状态。 过渡性泥炭沼泽和地震（7140）需要：Bałne，天然水病。 水位不超过10 cm ppt。 --- OCHR的正确状态。 从植物上降低泥炭底物。--- OCHR的正确状态。过渡性泥炭沼泽和地震（7140）需要：Bałne，天然水病。水位不超过10 cm ppt。--- OCHR的正确状态。 从植物上降低泥炭底物。--- OCHR的正确状态。从植物上降低泥炭底物。由于采取的保护作用，没有足够的范围“中和”网络的网络，以及排水基础设施脱水或排水基础设施的其他要素，这是由于采取了保护作用而“中和”的。przygiełkowa（7150）需要：10厘米PPT -2 cm NPT的水位。由于采取的保护作用，没有足够的范围“中和”网络的网络，以及排水基础设施脱水或排水基础设施的其他要素，这是由于采取了保护作用而“中和”的。--- OCHR的正确状态。 沼泽森林和森林（91d0）需要：沼泽水合。 无人为脱水。 ------- OCHR的正确状态。沼泽森林和森林（91d0）需要：沼泽水合。无人为脱水。----
力点数据安全姿势管理
Defining Data Assets .................................................................................................................................................... 5 GQL Queries ................................................................................................................................................................. 5 Analytics ........................................................................................................................................................................ 5 Create Employee Lists ................................................................................................................................................. 6
通过身体姿势控制无人机
摘要 无人机在军事应用和民航领域越来越受到爱好者和企业的欢迎。实现自然的人机交互 (HDI) 将使不熟练的无人机飞行员能够参与这些设备的飞行，并使无人机的使用更加容易。本文的研究重点是自然用户界面 (NUI) 的设计和开发，使用户能够通过肢体动作驾驶无人机。Microsoft Kinect 用于捕获用户的身体信息，并通过动作识别算法进行处理并转换为无人机的命令。图形用户界面 (GUI) 的实现为用户提供反馈。无人机机载摄像头的视觉反馈显示在屏幕上，并实现了由肢体动作控制的交互式菜单，允许选择照片和视频捕捉或起飞和降落等功能。这项研究产生了一个高效且实用的系统，比使用物理控制器驾驶更直观、更自然、更具沉浸感、更有趣，包括创新方面，例如为无人机驾驶和飞行速度控制实现附加功能。关键词：人机交互、自然用户界面、设计工程、界面设计、以用户为中心的设计联系人：Gio, Nicolas Clément 思克莱德大学 DMEM 法国 nicolas.gio@gadz.org