终极教程3步快速部署Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose实现安全监控【免费下载链接】Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPoseA skeleton-based real-time online action recognition project, classifying and recognizing base on framewise joints, which can be used for safety surveilence.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPoseOnline-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose是一个基于骨骼关键点的实时在线动作识别项目通过逐帧关节点分析实现动作分类与识别特别适用于安全监控场景。本文将带你通过3个简单步骤完成部署轻松构建智能监控系统。 准备工作环境依赖检查在开始部署前请确保你的系统已安装以下依赖python 3.5Opencv 3.4.1sklearntensorflow kerasnumpy scipypathlib你可以通过pip命令快速安装缺失的依赖包例如pip install opencv-python tensorflow sklearn 3步极速部署流程第一步获取项目代码首先克隆项目仓库到本地git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/on/Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose cd Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose第二步下载模型文件项目需要OpenPose预训练模型支持执行以下命令下载VGG模型cd Pose/graph_models/VGG_origin ./download.sh cd -⚠️ 注意模型有两种选择VGG_origin精度更高但速度较慢mobilenet_thin体积小速度快但精度稍低 本项目默认使用VGG模型训练的动作数据集第三步启动实时监控直接运行主程序即可启动摄像头监控python main.py如果需要处理视频文件可使用以下命令python main.py --videoyour_video.mp4 实际效果展示部署完成后系统将实时检测画面中的人体动作。以下是项目测试效果单人动作识别图1系统成功识别单人站立状态FPS为0.85多人员监控场景图2多人员场景下的实时动作跟踪系统同时识别ID-3和ID-4人员的站立状态办公环境监控图3办公场景下的实时监控系统标记人员位置和动作状态⚙️ 项目核心模块解析项目主要由三个核心模块组成姿态估计模块(Pose/)基于OpenPose实现实时人体关键点检测提供VGG和MobileNet两种模型选择目标跟踪模块(Tracking/)使用DeepSort算法实现多目标跟踪支持多人场景下的身份维持动作识别模块(Action/)通过DNN模型实现逐帧动作分类提供预训练模型framewise_recognition.h5 自定义训练指南如果需要识别自定义动作可以按照以下步骤训练自己的模型修改main.py取消数据收集相关代码注释运行程序收集动作数据生成.txt文件将.txt文件转换为.csv格式可使用Excel使用Action/training/train.py训练新模型更新action_enum.py定义新动作类型 性能优化建议对于资源有限的设备建议使用mobilenet_thin模型调整摄像头分辨率可平衡速度与精度未来版本计划引入LSTM模型提升动态动作识别能力通过以上步骤你已经成功部署了一个基于骨骼关键点的实时动作识别系统。该系统可广泛应用于家庭安全、办公监控、智能零售等场景帮助你构建更智能的环境监测方案。【免费下载链接】Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPoseA skeleton-based real-time online action recognition project, classifying and recognizing base on framewise joints, which can be used for safety surveilence.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/Online-Realtime-Action-Recognition-based-on-OpenPose创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考