pose estimation

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物体位姿估计综述英文

物体位姿估计综述英文Overview of Object Pose Estimation.Object pose estimation is a crucial task in computer vision, aiming to determine the position and orientation of objects in a given scene. It plays a pivotal role in various applications, ranging from augmented reality to robotics and autonomous driving. This article presents a comprehensive overview of object pose estimation, discussing its importance, methods, challenges, and future trends.Importance of Object Pose Estimation.Object pose estimation is essential for understanding and interacting with the physical world. It enables systems to perceive the three-dimensional position and orientation of objects accurately, enabling precise manipulation, localization, and tracking. In augmented reality, pose estimation is crucial for overlaying virtual objects ontothe real world. In robotics, it enables robots to grasp, manipulate, and interact with objects effectively. In autonomous driving, pose estimation is vital for perceiving the position and orientation of vehicles and pedestrians to ensure safe navigation.Methods of Object Pose Estimation.Object pose estimation can be categorized into two broad approaches: template-based methods and learning-based methods.Template-based methods involve the creation of a 3D model or template of the object and matching it with the observed 2D image to estimate the pose. One popular algorithm is the Iterative Closest Point (ICP), whichaligns the 3D model with the 2D image by minimizing the distances between corresponding points. Template-based methods are accurate but computationally expensive and limited to known object categories.Learning-based methods, on the other hand, utilize deeplearning techniques to learn pose estimation directly from data. Convolutional Neural Networks (CNNs) are commonly used to extract features from images, and pose estimationis performed using regression or classification tasks. Methods like PoseNet and PVNet have achieved remarkable results in recent years. Learning-based methods are more flexible and can handle unknown object categories but require large amounts of labeled data for training.Challenges in Object Pose Estimation.Object pose estimation faces several challenges, including occlusion, cluttered scenes, and varying lighting conditions. Occlusion occurs when objects overlap or are partially hidden, making it difficult to extract sufficient information for pose estimation. Cluttered scenes present a challenge due to the presence of multiple objects, makingit difficult to separate and identify individual objects. Varying lighting conditions can affect the appearance of objects, leading to inaccuracies in pose estimation.Another challenge is the diversity of object shapes andsizes. Different objects have unique geometric properties that require specific approaches for accurate pose estimation. Additionally, pose estimation is oftensensitive to noise and outliers in the input data, which can affect the accuracy of the estimated pose.Future Trends in Object Pose Estimation.With the advancements in deep learning and computer vision, object pose estimation is expected to evolvefurther in the coming years. One promising direction is the integration of sensor data, such as depth sensors or RGB-D cameras, to enhance pose estimation accuracy in complex environments. Multi-modal data fusion can provideadditional information about object geometry and depth, leading to more robust pose estimation.Another trend is the utilization of larger and more diverse datasets for training deep learning models. This will enable the development of more generalizable and robust pose estimation algorithms that can handle a wide range of object categories and environments.Finally, real-time pose estimation is an important direction for future research. Many applications, such as augmented reality and robotics, require pose estimation to be performed in real-time, enabling fast and responsive interactions. The development of efficient algorithms and hardware optimizations can lead to significant improvements in real-time pose estimation capabilities.In conclusion, object pose estimation is a crucial task in computer vision with widespread applications. It involves the estimation of the position and orientation of objects in a given scene, enabling precise manipulation, localization, and tracking. Template-based and learning-based methods are commonly used for pose estimation, each with its own advantages and limitations. Challenges such as occlusion, cluttered scenes, and varying lighting conditions need to be addressed to improve pose estimation accuracy. Future trends include the integration of sensor data, utilization of larger and more diverse datasets, and the development of real-time pose estimation algorithms. With continued research and advancements in this field,object pose estimation is expected to play a pivotal role in enabling more intelligent and responsive interactions with the physical world.。

AI行为分析预警系统-智慧安防校园解决方案

技术核心
移动侦测+图像比对 CPU运算效率低，算法分
析能力低
移动侦测+人形检测 GPU运算，人形移动检测分
析
人体骨骼算法 + 深度学习 +GPU运算，人体骨骼动
作分析
产品形态
集成在传统监控系统上，无需额外设备。
A I边缘计算机摄像头 A I算法分析主机
A I行为分析主机
准确率
误报率较高
政策文件
Policy document
2021年4月27教育部《学校安全工作需要常抓不懈全国中小学幼儿园安全工作视频会召开》要强化科技支撑，指导学校加大重点部位技防设施以及具备人脸，车牌识别等功能的智能卡口系统建设，逐步实现涉校风险智能感知，动态预警，及时响应，迅速处置，提升精确预警管控能力。
误报率较低
90%以上
产品优势：算法丰富、配置灵活、成本更低、准确率高
产品研发应用经历了四代
产品版本
第一代 v1 . 0
第二代 v2 . 0
第三代 v3 . 0
第四代 v4 . 0
产品研发
人体行为
人体行为+人脸识别
人体行为 + 人脸识别 +物体识别
人体行为 + 人脸识别 +物体识别 + 声
算法介绍
Algorithm introduction
l 动作定义：有人在特定区域内来回走动、逗留超过系统设定的时间 l 设置规则：系统提供1分钟、3分钟、 5分钟、10分钟等多种规则选项，可以设定布防
时间段和设定区域 l 动作特性：属骨骼与时间相结合的动作，不会误报。系统检测到人的骨架出现在设定的

基于轻量级人体姿态估计和图卷积的摔倒实时检测方法

基于轻量级人体姿态估计和图卷积的摔倒实时检测方法
何炜婷，曾碧，陈文轩广东工业大学计算机学院，广东广州
收稿日期：2021年3月9日；录用日期：2021年4月6日；发布日期：2021年4月13日
摘要
基于人体姿态估计的摔倒检测方法，因其人体姿态估计模型涉及十几个关节点的识别与处理，导致整体模型的检测速度较慢。为了摔倒检测达到实时性，提出了一种基于轻量级人体姿态估计模型和图卷积的摔倒实时检测方法。该方法首先采用优化后的基于目标检测的两阶段轻量级人体姿态估计模型进行关节点检测，使整体模型达到轻量级；然后使用只有6个特征提取模块的时空图卷积网络对人体关节点序列进行摔倒检测，提高整体模型摔倒检测的准确率。本文通过NTU-D-RGB-120和UR Fall Detection Dataset两个数据集进行实验，摔倒检测的正确率达到96.1%，整体模型在GTX1060Ti显卡中达到约33FPS。
检测的效果。本文参考文献[13] [16] [17]，提出一种基于目标检测的两阶段轻量级人体姿态估计模型 Lightweight Pose Detection Network。如图 2 所示，该模型基于目标检测的思想，先把统一尺寸后的图像分为 H ×W 个网格，然后用 CNN 网络来预测每个网格的候选的关节点和其连接的肢体，接着对候选框进行非极大值抑制(NMS)操作，最后利用 Hungarian Algorithm [22]算法生成每个人的姿态。
2.2. 摔倒检测
摔倒检测一般会使用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM) [19] [20]、支持向量机 (Support Vector Machine, SVM) [2]、随机森林(Random Forest, RF)等方法，但这些方法不一定能学到区分关节点的一些运动特征，误判率较高，例如躺在床上、坐在地上、蹲下、摔倒等行为的区分。所以 Yan 等人[21]提出一种基于人体关节点的时空图卷积网络 ST-GCN 进行动作识别，该模型能更好地学习到一些隐藏的人体关节点运动的特征，泛化能力更强。所以本文方法中第二阶段的摔倒检测会采用比传统判别算法泛化能力更强的图卷积网络来进行摔倒判断，从而提高摔倒检测的准确率。

改进YOLO V2的6D目标姿态估计算法

基金项目：陕西省教育厅科研计划（17JK0703）；陕西省重点研发计划（2018GY-150）；西安市科技计划（201805040YD18CG24-3）；西安市科技计划项目-高校人才服务企业项目（GXYD17.5）。

作者简介：包志强（1978—），男，博士，副教授，研究方向为深度学习、模式识别、导航抗干扰；邢瑜（1995—），通信作者，女，硕士研究生，研究方向为深度学习、数据分析，E-mail ：******************；吕少卿（1987—），男，博士，讲师，研究领域为社交网络分析、网络表示学习；黄琼丹（1979—），女，博士，副教授，研究领域为信号与信息处理。

收稿日期：2020-01-21修回日期：2020-03-20文章编号：1002-8331（2021）09-0148-066D 目标姿态估计不仅需要对单幅RGB 图像中的目标进行定位，还需要检测目标在三维空间中的旋转自由度。

这种技术目前主要的应用有无人驾驶、机器人自动抓取、增强现实和虚拟现实等[1]。

但在实际应用中，姿态估计技术遇到了很多挑战，比如有复杂背景干扰、多个目标互相遮挡以及相机成像条件不一（低光照、曝光过度以及镜面反射等）。

就目前大部分研究者的工作来看，姿态估计方法主要分为三个类别：基于关键点和模版匹配的方法、基于RGB-D 的方法和基于CNN 的方法。

基于关键点的方法主要在局部特征上建立2D-3D 对应关系[2]，然后采用PnP 算法计算6D 姿态估计参数。

尽管精度很高，但不足以解决无纹理的目标姿态估计问题[3]。

基于RGB-D 的姿态估计方法随着商用深度相机的出现也有了很大的发展。

Hinterstoisser 等人[4]提出了3D 点云的表面模版匹配，之后还提出了点对特征及其几种变体[5]，以提高对复杂背景和噪声的鲁棒性。

然而，这些基于RGB-D 的姿态估计方法在计算上是昂贵的。

改进YOLO V2的6D 目标姿态估计算法包志强，邢瑜，吕少卿，黄琼丹西安邮电大学通信与信息工程学院，西安710121摘要：针对目标的三维姿态估计，结合基于深度学习的目标检测模型，提出一种基于改进YOLO V2的6D 目标姿态估计算法。

姿态估计算法汇总基于RGB、RGB-D以及点云数据

姿态估计算法汇总基于RGB、RGB-D以及点云数据作者：Tom Hardy点击上⽅“3D视觉⼯坊”，选择“星标”⼲货第⼀时间送达作者⼁Tom Hardy@知乎编辑⼁3D视觉⼯坊姿态估计算法汇总|基于RGB、RGB-D以及点云数据主要有整体⽅式、霍夫投票⽅式、Keypoint-based⽅式、Dense Correspondence⽅式等。

实现⽅法：传统⽅法、深度学习⽅式。

数据不同：RGB、RGB-D、点云数据等；标注⼯具实现⽅式不同整体⽅式整体⽅法直接估计给定图像中物体的三维位置和⽅向。

经典的基于模板的⽅法构造刚性模板并扫描图像以计算最佳匹配姿态。

这种⼿⼯制作的模板对集群场景不太可靠。

最近，⼈们提出了⼀些基于深度神经⽹络的⽅法来直接回归相机或物体的6D姿态。

然⽽，旋转空间的⾮线性使得数据驱动的DNN难以学习和推⼴。

1.Discriminative mixture-of-templates for viewpoint classification2.Gradient response maps for realtime detection of textureless objects.paring images using the hausdorff distance4.Implicit 3d orientation learning for 6d object detection from rgb images.5.Instance- and Category-level 6D Object Pose Estimation基于模型2.Deep model-based 6d pose refinement in rgbKeypoint-based⽅式⽬前基于关键点的⽅法⾸先检测图像中物体的⼆维关键点，然后利⽤PnP算法估计6D姿态。

1.Surf: Speeded up robust features.2.Object recognition from local scaleinvariant features3.3d object modeling and recognition using local affine-invariant image descriptors and multi-view spatial constraints.5.Stacked hourglass networks for human pose estimation6.Making deep heatmaps robust to partial occlusions for 3d object pose estimation.7.Bb8: A scalable, accurate, robust to partial occlusion method for predicting the 3d poses of challenging objects without using depth8.Real-time seamless single shot 6d object pose prediction.9.Discovery of latent 3d keypoints via end-toend geometric reasoning.10.Pvnet: Pixel-wise voting network for 6dof pose estimation.Dense Correspondence/霍夫投票⽅式1.Independent object class detection using 3d feature maps.2.Depth encoded hough voting for joint object detection and shape recovery.3.aware object detection and pose estimation.4.Learning 6d object pose estimation using 3d object coordinates.5.Global hypothesis generation for 6d object pose estimation.6.Deep learning of local rgb-d patches for 3d object detection and 6d pose estimation.7.Cdpn: Coordinates-based disentangled pose network for real-time rgb-based 6-dof object pose estimation.8.Pix2pose: Pixel-wise coordinate regression of objects for 6d pose estimation.9.Normalized object coordinate space for categorylevel 6d object pose and size estimation.10.Recovering 6d object pose and predicting next-bestview in the crowd.基于分割深度学习相关⽅法1.PoseCNN: A convolutional neural network for 6d object pose estimation in cluttered scenes.2.Render for cnn: Viewpoint estimation in images using cnns trained with rendered 3d model views.6.Robust 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenesusing Semantic Segmentation and Pose Regression Networks - Arul Selvam Periyasamy, Max Schwarz, and Sven Behnke. [[Paper]数据格式不同根据数据格式的不同，⼜可分为基于RGB、RGB-D、点云数据的识别算法。

一份深度学习“人体姿势估计”全指南,从DeepNet到HRNet

一份深度学习“人体姿势估计”全指南，从DeepNet到HRNet 从DeepNet到HRNet，这有一份深度学习“人体姿势估计”全指南
几十年来，人体姿态估计（Human Pose estimation）在计算机视觉界备受关注。

它是理解图像和视频中人物行为的关键一步。

在近年深度学习兴起后，人体姿态估计领域也发生了翻天覆地的变化。

今天，文摘菌就从深度学习+二维人体姿态估计的开山之作DeepPose开始讲起，为大家盘点近几年这一领域的最重要的论文。

什么是人体姿势估计？
人体姿态估计（Human Pose Estimation，以下简称为HPE）被定义为图像或视频中，人体关节（也被称为关键点-肘部、手腕等）的定位问题。

它也被定义为，在所有关节姿势组成的空间中搜索特定姿势。

二维姿态估计-运用二维坐标（x,y）来估计RGB图像中的每个关节的二维姿态。

三维姿态估计-运用三维坐标（x,y,z）来估计RGB图像中的三维姿态。

HPE有一些非常酷的应用，在动作识别（action recognition）、动画（animation）、游戏（gaming）等领域都有着广泛的应用。

例如，一个非常火的深度学习APP ——HomeCourt，可以使用姿态估计（Pose Estimation）来分析篮球运动员的动作。

为什么人体姿势估计这么难？
灵活、小而几乎看不见的关节、遮挡、衣服和光线变化都为人体姿态估计增加了难度。

二维人体姿态估计的不同方法
传统方法
关节姿态估计的传统方法是使用图形结构框架。

这里的基本思想是，将目标对象表示成一堆“部件（parts）”的集合，而部件的组合方式是可以发生形变的（非死板的）。

人体姿态模型英文文献

人体姿态模型英文文献Unfortunately, I don't have access to the specific article database that you're referencing. However, I can provide you with a general outline and structure for an English literature review on human pose estimation models, which you can use as a starting point for your research. Please note that this is a general template, and you will need to conduct your own research and analysis to fill in the specific details and references.Title: A Review of Human Pose Estimation Models.Abstract: This article presents a comprehensive review of human pose estimation models, focusing on the recent advancements and challenges in this field. It discusses various techniques, including deep learning-based methods, traditional computer vision approaches, and their applications in real-world scenarios. The article also highlights the importance of pose estimation in areas such as human-computer interaction, sports analysis, andhealthcare.Introduction: Human pose estimation is a crucial task in computer vision that aims to detect and localize key body joints of a person in an image or video. It has applications in various domains, including action recognition, sports analysis, virtual reality, and healthcare. In recent years, significant progress has been made in this field, especially with the advent of deep learning techniques. This article aims to provide a comprehensive review of human pose estimation models, focusing on their principles, recent advancements, and potential challenges.Section 1: Principles of Human Pose Estimation.This section introduces the fundamental concepts and principles of human pose estimation. It explains the importance of keypoint detection and the challenges involved in accurately estimating pose in different scenarios.Section 2: Traditional Computer Vision Approaches.This section reviews traditional computer vision techniques used for human pose estimation. It discusses methods such as feature extraction, shape models, and optimization algorithms. It also highlights the limitations of these approaches and their inability to handle complex poses and backgrounds.Section 3: Deep Learning-Based Methods.This section presents a detailed overview of deep learning-based human pose estimation models. It covers convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), and transformer-based architectures. It also discusses the advantages of these methods, such as their ability to learn complex representations and handle diverse poses and backgrounds.Section 4: Applications of Human Pose Estimation.This section explores the various applications ofhuman pose estimation in real-world scenarios. It covers areas such as human-computer interaction, sports analysis, virtual reality, and healthcare. It also discusses the potential impact of pose estimation in these domains and the challenges associated with their implementation.Section 5: Challenges and Future Directions.This section highlights the current challenges and future directions in human pose estimation research. It identifies areas such as robustness to occlusions, pose estimation in crowded scenes, and real-time performance as key areas for further exploration. It also discusses potential advancements in deep learning techniques and the integration of pose estimation with other computer vision tasks.Conclusion: Human pose estimation has emerged as a crucial task in computer vision, with significant progress made in recent years. Deep learning-based methods have demonstrated remarkable performance in estimating poses in diverse scenarios. However, there are still challenges tobe addressed, such as robustness to occlusions and real-time performance. Future research in this field is expected to bring further advancements in pose estimation techniques and their applications in various domains.This outline provides a general structure for a literature review on human pose estimation models. You can expand each section by adding more details, discussing specific models, techniques, and applications. Remember to include relevant references and citations to support your arguments and analysis.。

姿态估计和行为识别的流程

姿态估计和行为识别的流程英文回答：Pose Estimation and Action Recognition Pipeline.Pose Estimation.1. Data Acquisition: Collect or prepare training data of human poses. This may be done through motion capture suits or markerless image-based methods.2. Preprocessing: Label and clean the data, including removing noise, cropping, and scaling the images or recordings.3. Model Training: Train a neural network model, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), to predict the pose from input data.4. Model Evaluation: Assess the accuracy and efficiencyof the trained model on a validation dataset.Action Recognition.1. Data Acquisition: Collect or prepare video data of human actions. This may be done through manual annotationor using automated recognition software.2. Preprocessing: Preprocess the videos, including resizing, converting to grayscale, and normalizing the frames.3. Feature Extraction: Extract features from the preprocessed videos, such as optical flow, motion gradients, or spatiotemporal features.4. Model Training: Train a neural network model, suchas Recurrent Neural Networks (RNNs) or 3D Convolutional Neural Networks (3D CNNs), to recognize actions from the extracted features.5. Model Evaluation: Evaluate the accuracy andefficiency of the trained model on a validation dataset.中文回答：姿态估计和行为识别的流程。

二维人体姿态估计研究综述

二维人体姿态估计研究综述李崤河; 刘进锋【期刊名称】《《现代计算机（专业版）》》【年(卷),期】2019(000)022【总页数】5页(P33-37)【关键词】深度学习; 人体姿态估计; 关键点检测【作者】李崤河; 刘进锋【作者单位】宁夏大学信息工程学院银川750021【正文语种】中文0 引言人体姿态估计长久以来一直是计算机视觉领域的一个热点问题。

其主要内容，是让计算机从图像或视频中定位出人物的关键点（也称为关节点，如肘、手腕等）。

人体姿态估计作为理解图像或视频中人物动作的基础，一直受到众多学者的关注。

随着计算机技术的迅猛发展，人体姿态估计已经在动作识别、人机交互、智能安防、增强现实等领域获得了广泛应用。

人体姿态估计按维度可分为二维和三维两种：二维人体姿态估计通常使用线段或者矩形来描述人体各关节在图像上的投影位置，线段的长度和角度表示了人体的二维姿态；三维人体姿态估计通常使用树模型来描述估计的姿态，各关节点的位置使用三维坐标确定。

在实际应用中，目前获取的大多数图像仍是二维图像，同时三维姿态估计可以使用二维预测进行推理[1]，所以二维姿态估计有着重要的研究价值。

自人体姿态估计的概念提出以来，国内外的学者对此做出了不懈的努力。

传统的姿态估计算法主要是基于图结构（Pictorial Structures）模型[2]。

该模型将人或物体表示为多个部件的集合，这些部件之间含有空间约束，通过人工指定的特征检测组件实现关节点检测。

传统方法过于依赖手工设计的模板，难以应付复杂的姿态变换并且推广到多人姿态估计。

随着深度学习技术在计算机视觉领域大放异彩，部分学者开始研究如何利用深度学习来解决人体姿态估计问题。

Toshev 等人利用深度卷积神经网络对人体姿态进行全局推断，提出了完全基于神经网络的模型DeepPose[3]。

DeepPose 是第一个将深度学习方法应用于人体姿态估计的主要模型。

该模型实现了SOTA 性能并击败了当时的传统模型。

人体姿态估计（骨骼关节点检测）发展历程回顾

⼈体姿态估计（⾻骼关节点检测）发展历程回顾⼀、什么是⼈体姿态估计？⼈体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域中的⼀个重要研究⽅向，被⼴泛应⽤于⼈体活动分析、⼈机交互以及视频监视等⽅⾯。

⼈体姿态估计是指通过计算机算法在图像或视频中定位⼈体关键点（如肩、肘、腕、髋膝、膝、踝等）。

本⽂主要介绍近⼏年深度学习兴起后的⼈体姿态估计⽅法发展历程。

⼆、⼈体姿态估计有什么⽤？（1）利⽤⼈体姿态进⾏摔倒检测或⽤于增强安保和监控；（2）⽤于健⾝、体育和舞蹈等教学；（3）训练机器⼈，让机器⼈“学会”移动⾃⼰的关节；（4）电影特效制作或交互游戏中追踪⼈体的运动。

通过追踪⼈体姿态的变化，实现虚拟⼈物与现实⼈物动作的融合与同步。

三、⼈体姿态估计算法评估指标（1）OKS（Object Keypoint Similarity）OKS是COCO姿态估计挑战赛提出的评估指标，COCO Leaderboard 显⽰Challenge18最⾼mAP最⾼为0.764。

基于对象关键点相似度的mAP：其中，di表⽰预测的关键点与ground truth之间的欧式距离；vi是ground truth的可见性标志；s是⽬标尺度，等于该⼈在ground truth中的⾯积的平⽅根；ki控制衰减的每个关键点常量。

（2）PCK（Probability of Correct Keypoint）MPII数据集的评估指标采⽤的是PCKh@0.5，⽬前MPII数据集PCKh最⾼为92.5。

预测的关节点与其对应的真实关节点之间的归⼀化距离⼩于设定阈值，则认为关节点被正确预测，PCK即通过这种⽅法正确预测的关节点⽐例。

PCK@0.2表⽰以躯⼲直径作为参考，如果归⼀化后的距离⼤于阈值0.2，则认为预测正确。

PCKh@0.5表⽰以头部长度作为参考，如果归⼀化后的距离⼤于阈值0.5，则认为预测正确。

（3）PCP（Percentage of Correct Parts）如果两个关节点的位置和真实肢体关键的距离达到⾄多⼀半时的真实肢体长度，则认为关节点被正确预测，PCP即通过这种⽅法正确预测的关节点⽐例。

human pose estimation中常用的数据增强方法 -回复

human pose estimation中常用的数据增强方法-回复标题：人类姿态估计中的常用数据增强方法在深度学习领域，数据增强是一种有效的策略，用于提高模型的泛化能力和鲁棒性。

特别是在人类姿态估计任务中，由于收集和标注大规模的训练数据既耗时又昂贵，因此数据增强显得尤为重要。

以下将详细介绍在人类姿态估计中常用的数据增强方法。

1. 镜像翻转（Horizontal Flip）镜像翻转是最基本的数据增强方法，通过水平翻转图像，可以模拟出人在左右方向上的变化，增加模型对姿态方向的适应性。

这种方法简单易行，且不会改变人体关键点之间的相对位置关系。

2. 旋转（Rotation）旋转数据增强是通过对图像进行一定角度的旋转来实现的。

这种方式可以模拟出人在不同视角下的姿态，增强模型对各种视角的适应能力。

然而，需要注意的是，在进行旋转操作时，需要相应地调整人体关键点的位置，以保持关键点相对于新图像的正确位置。

3. 缩放（Zoom）缩放数据增强是通过改变图像的大小来实现的。

这种方法可以模拟出人在远近不同位置的姿态，增强模型对距离和尺度变化的适应能力。

同样，缩放操作后也需要调整人体关键点的位置。

4. 剪切（Crop）剪切数据增强是通过从原始图像中随机裁剪出一部分区域来实现的。

这种方法可以模拟出部分身体部位被遮挡的情况，增强模型在面对复杂环境和遮挡问题时的处理能力。

5. 平移（Translation）平移数据增强是通过在图像中随机移动人体关键点来实现的。

这种方法可以模拟出人在图像中的位置变化，增强模型对位置不确定性的处理能力。

6. 添加噪声（Additive Noise）添加噪声数据增强是通过在图像或关键点坐标上添加随机噪声来实现的。

这种方法可以模拟出图像采集过程中的噪声干扰，增强模型对噪声的抵抗能力。

7. 彩色空间变换（Color Space Transform）彩色空间变换数据增强是通过在不同的彩色空间（如RGB、HSV、YCbCr 等）之间转换图像来实现的。

深度学习人体姿态估计总结汇报(HRNet)

论文概述
本篇论文主要研究的是人的姿态问题，着重输出可靠的高分辨表征。
传统方法：大多数从高分辨率到低分辨率产生的低分辨表征中恢复高分辨率表征。
本文方法：网络能在整个过程中都保持高分辨率的表征。此人体姿态估计模型刷新了三项COCO纪录。
近期工作
最近的发展表明，深度卷积神经网络已经取得了最先进的性能。大多数现有的方法通过一个网络(通常由高分辨率到低分辨率的子网串联而成)传递输入，然后提高分辨率。例如，Hourglass[40]通过对称的低到高分辨率 (symmetric low-to-high process)过程恢复高分辨率。SimpleBaseline采用少量的转置卷积层(transposed convolution layers)来生成高分辨率的表示。此外，dilated convolutions还被用于放大高分辨率到低分辨率网络 (high-to-low resolution network)的后几层(如VGGNet或ResNet)。
深度学习人体姿态估计总结汇报
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimati析
目录
CONTENT
什么是人体姿势估计？
人体姿势估计被定义为图像或视频中人体关节（也称为关键点 - 肘部，手腕等）的定位问题。它还被定义为在所有关节姿势的空间中搜索特定姿势。
论文讲解
Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
论文概述
这篇论文主要研究人的姿态问题 (human pose estimation problem)，着重于输出可靠的高分辨率表征(reliable highresolution representations)。现有的大多数方法都是从高分辨率到低分辨率网络(high-to-low resolution network) 产生的低分辨率表征中恢复高分辨率表征。相反，我们提出的网络能在整个过程中都保持高分辨率的表征。

human pose estimation中常用的数据增强方法 -回复

human pose estimation中常用的数据增强方法-回复人体姿势估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在从图像或视频中准确地估计人体的关节点坐标。

为了提高人体姿势估计模型的鲁棒性和性能，研究者们常常采用数据增强方法来扩充训练集，并且进行模型的训练。

本文将详细介绍在人体姿势估计中常用的数据增强方法，包括图像变换、姿势变换、噪声注入和网络设计等方面。

一、图像变换1. 镜像翻转：通过将图像进行水平翻转可以扩充训练集。

这是因为人体姿势是对称的，对于一个人的左右对应的关节点，其相对位置是一致的。

通过进行镜像翻转，可以生成一倍的额外数据，从而提高模型的泛化能力。

2. 尺度变换：在训练过程中，将图像进行缩放或放大，可以模拟不同距离下的人体姿势估计任务。

这对于模型的泛化能力和鲁棒性的提升具有一定的帮助。

3. 旋转变换：通过对图像进行旋转操作，可以模拟人体在不同旋转角度下的姿势。

这有助于提高模型对于姿势的鲁棒性，并且可以减轻数据集中的困难样本（比如侧面或仰卧姿势）对于模型的影响。

二、姿势变换1. 关节点位置扰动：在训练过程中，随机对关节点的位置进行微小扰动，从而可以增加模型对关节点位置的鲁棒性。

这种扰动可以是平移、旋转或缩放等操作，这样模型就可以在非准确标注的关节点位置上预测出准确的姿势。

2. 部分遮挡：在训练过程中，通过随机遮挡部分人体关键点，可以增加模型对于遮挡情况的识别和预测能力。

这种策略在处理真实场景中存在遮挡问题时，可以提高模型的鲁棒性。

三、噪声注入1. 加性噪声：在训练过程中，对图像进行加性噪声操作，如高斯噪声或椒盐噪声，可以增加模型对于图像噪声的鲁棒性。

这对于模拟真实场景下的图像质量问题（如低光照、传感器噪声等）有一定的帮助。

2. 姿势噪声：在训练过程中，对真实姿势数据进行姿势扰动或重采样，从而引入姿势噪声。

这可以帮助模型更好地学习如何从噪声中提取准确的姿势信息。

头部姿势估计实时随机森林算法(Random Forests for Real Time Head Pose Estimation)_算法理论_科研数据集

头部姿势估计实时随机森林算法(Random Forests for Real Time Head Pose Estimation)数据介绍：Fast and reliable algorithms for estimating the head pose are essential for many applications and higher-level face analysis tasks. We address the problem of head pose estimation from depth data, which can be captured using the ever more affordable 3D sensing technologies available today.关键词：算法,估算,实时,头部姿势,高品质,低质量,algorithms,estimation,real time,head pose,high-quality,low-quality,数据格式：TEXT数据详细介绍：Random Forests for Real Time Head Pose EstimationFast and reliable algorithms for estimating the head pose are essential for many applications and higher-level face analysis tasks. We address the problem of head pose estimation from depth data, which can be captured using the ever more affordable 3D sensing technologies available today.To achieve robustness, we formulate pose estimation as a regression problem. While detecting specific face parts like the nose is sensitive to occlusions, we learn the regression on rather generic face surface patches. We propose to use random regression forests for the task at hand, given their capability to handle large training datasets.In this page, our research work on head pose estimation is presented, source code is made available and an annotated database can be downloaded for evaluating other methods trying to tackle the same problem.Real time head pose estimation from high-quality depth dataIn our CVPR paper Real Time Head Pose Estimation with Random Regression Forests, we trained a random regression forest on a very large, synthetically generated face database. In our experiments, we show that our approach can handle real data presenting large pose changes, partial occlusions, and facial expressions, even though it is trained only on synthetic neutral face data. We have thoroughly evaluated our system on a publicly available database on which we achieve state-of-the-art performance without having to resort to the graphics card. The video shows the algorithm running in real time, on a frame by frame basis (no temporal smoothing), using as input high resolution depth images acquired with the range scanner of Weise et al.CODEThe discriminative random regression forest code used for the DAGM'11 paper is made available for research purposes. Together with the basic head pose estimation code, a demo is provided to run the estimation directly on the stream of depth images coming from a Kinect, using OpenNI. A sample forest is provided which was trained on the Biwi Kinect Head Pose Database.Because the software is an adaptation of the Hough forest code, the same licence applies:By installing, copying, or otherwise using this Software, you agree to be bound by the terms of the Microsoft Research Shared Source License Agreement (non-commercial use only). If you do not agree, do not install copy or use the Software. The Software is protected by copyright and other intellectual property laws and is licensed, not sold.THE SOFTWARE COMES "AS IS", WITH NO WARRANTIES. THIS MEANS NO EXPRESS, IMPLIED OR STATUTORY WARRANTY, INCLUDING WITHOUT LIMITATION, WARRANTIES OF MERCHANTABILITY OR FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE, ANY WARRANTY AGAINST INTERFERENCE WITH YOUR ENJOYMENT OF THE SOFTWARE OR ANY WARRANTY OF TITLE OR NON-INFRINGEMENT. THERE IS NO WARRANTY THAT THIS SOFTWARE WILL FULFILL ANY OF YOUR PARTICULAR PURPOSES OR NEEDS. ALSO, YOU MUST PASS THIS DISCLAIMER ON WHENEVER YOU DISTRIBUTE THE SOFTWARE OR DERIVATIVE WORKS.NEITHER MICROSOFT NOR ANY CONTRIBUTOR TO THE SOFTWARE WILL BE LIABLE FOR ANY DAMAGES RELATED TO THE SOFTWARE OR THIS MSR-SSLA, INCLUDING DIRECT, INDIRECT, SPECIAL, CONSEQUENTIAL OR INCIDENTAL DAMAGES, TO THE MAXIMUM EXTENT THE LAW PERMITS, NO MATTER WHAT LEGAL THEORY IT IS BASED ON. ALSO, YOU MUST PASS THIS LIMITATION OF LIABILITY ONWHENEVER YOU DISTRIBUTE THE SOFTWARE OR DERIVATIVE WORKS.If you do use the code, please acknowledge our papers:Real Time Head Pose Estimation with Random Regression Forests@InProceedings{fanelli_CVPR11,author = {G. Fanelli and J. Gall and L. Van Gool},title = {Real Time Head Pose Estimation with Random Regression Forests}, booktitle = {Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},year = {2011},month = {June},pages = {617-624}}Real Time Head Pose Estimation from Consumer Depth Cameras@InProceedings{fanelli_DAGM11,author = {G. Fanelli and T. Weise and J. Gall and L. Van Gool},title = {Real Time Head Pose Estimation from Consumer Depth Cameras}, booktitle = {33rd Annual Symposium of the German Association for Pattern Recognition (DAGM'11)},year = {2011},month = {September}}If you have questions concerning the source code, please contact Gabriele Fanelli.Biwi Kinect Head Pose DatabaseThe database was collected as part of our DAGM'11 paper Real Time Head Pose Estimation from Consumer Depth Cameras.Because cheap consumer devices (e.g., Kinect) acquire row-resolution, noisy depth data, we could not train our algorithm on clean, synthetic images as was done in our previous CVPR work. Instead, we recorded several people sitting in front of a Kinect (at about one meter distance). The subjects were asked to freely turn their head around, trying to span all possible yaw/pitch angles they could perform.To be able to evaluate our real-time head pose estimation system, the sequences were annotated using the automatic system of ,i.e., each frame is annotated with the center of the head in 3D and the head rotation angles.The dataset contains over 15K images of 20 people (6 females and 14 males - 4 people were recorded twice). For each frame, a depth image, the corresponding rgb image (both 640x480 pixels), and the annotation is provided. The head pose range covers about +-75 degrees yaw and +-60 degrees pitch. Ground truth is provided in the form of the 3D location of the head and its rotation angles.Even though our algorithms work on depth images alone, we provide the RGB images as well.The database is made available for research purposes only. You are required to cite our work whenever publishing anything directly or indirectly using the data:@InProceedings{fanelli_DAGM11,author = {G. Fanelli and T. Weise and J. Gall and L. Van Gool},title = {Real Time Head Pose Estimation from Consumer Depth Cameras}, booktitle = {33rd Annual Symposium of the German Association for Pattern Recognition (DAGM'11)},year = {2011},month = {September}}Files:Data (5.6 GB, .tgz compressed) Readme fileSample code for reading depth images and ground truthIf you have questions concerning the data, please contact Gabriele Fanelli. 数据预览：点此下载完整数据集。

基于激光雷达的移动机器人位姿估计方法综述

3 距离数据的对应（ Correspondence of Range Data）
令 S={S1 ,S2, … ,Sn} 表示当前扫描的距离数据， M={M1 ,M2, …,Mm } 表示参考扫描的距离数据，T 表示数据集合 S 和 M 之间的位姿变换关系，F 表示距离数据匹配误差的度量。位姿估计问题可以表示成确定 S 和 M 的最佳匹配问题，即搜索变换 T 使误差 E 最小：
王宏
张钹
北京 100084）
智能技术与系统国家重点实验室
摘要：位姿估计是移动机器人研究的一个核心问题。本文综述了国内外基于激光雷达的移动机器人位姿估计的最新进展，并对各种方法进行分类、比较和分析，从中归纳出应用中值得注意的问题和发展趋势。关键词：位姿估计；激光雷达；移动机器人
OVERVIEW OF LASER RADAR BASED POSE ESTIMATION FOR MOBILE ROBOTS
n min ∑ ei2 (t x , t y ,θ ) ， e = diag D × R T t x ,t y ,θ i=1
(
)
min T
目前已有的对应方法大致可分为 3 类[10]：特征－特征、点－特征和点－点。针对不同的对应方法，最小化方法也有所不同。 3.1 特征－特征对应
YANG Ming
WANG Hong
ZHANG Bo
1
引言（ Introduction）
位姿估计问题是移动机器人研究的一个核心问题。精确的位姿估计对于 Y 移动机器人的定位、自动 y Robot Y Frame 地图生成、路径规划和控 i yi x xi 制、目标检测和跟踪等具 o 有重要意义。在二维环境 t y World 中，移动机器人的位姿通 Frame X 常使用三元组 (tx,ty,?) 表 O tx Xi 示。其中，(tx,ty) 表示移动图 1 机器人位姿示意图机器人相对世界坐标的位 Fig.1 Robot’ s Pose 置（平移分量），?表示其方位（旋转分量）。传统的位姿估计方法一般可分为 2 大类：相对位姿和绝对位姿。航位推算（ Dead-Reckoning）是一种经典的相对位姿估计方法，它一般使用安装在车轮上的光码盘记录车轮的转数，从而计算出机器人行驶的距离和方向。航位推算的优点是方法简单、价格低廉，但其本质上容易受标定误差、车轮与地面的不良接触、颠簸等因素影响，因此误差较大。惯性导航系统 INS （Inertial Navigation Systems）使用（机械式或激光）陀螺仪和加速度计得到机器人的加速度信息，通过积分获得机器人的位姿信息。一般情况下，惯性导航系统的精度高于航位推算，但是其精度也要受陀螺仪漂移、标定误差、敏感度等问题影响。无论是航位推算还是惯性导航系统，它们都存在一个共同的缺点：存在累积误差，即随着行驶距离的不断增加，误差也不断增大。与相对位姿估计不同，绝对位姿估计不存在累积误差问题。全球定位系统 GPS （ Global Positioning System）是一种非常直接的绝对位姿估计方法，但是一般精度较低，而且受周围环境（例如建筑物）的影

基于深度学习的人体姿态估计综述

基于深度学习的⼈体姿态估计综述定义姿态估计：在⼈体关节连接的所有姿势空间中搜索某个特定姿势，本质为关节点的定位。

⼈体⾻架以⼀种图的⽅式表⽰了⼈的⽅位姿态，本质上是⼀组能被连接起来表⽰⼈体姿态的坐标。

坐标点⼜称为关节或关键点，两坐标点之间的连接称为肢体--limb姿势空间的⼦集：⾻架表⽰的⽰例：准确的说左侧是openpose中的格式2D Pose Estimation：从RGB图像中估计每个关节点的2D姿势坐标，2D pose (x,y)3D Pose Estimation: 从RGB图像中估计每个关节点的3D姿势坐标，3D pose (x,y,z)，z---the depth应⽤1. 动作识别2. 训练机器⼈3. 游戏中跟踪交互对象的动作4. 动画视频中增强现实--动作渲染难点1. 关节的特点：强⼤⽽复杂的表达能⼒；⼩且⼏乎看不见2. 遮挡、服装和照明变化2D Pose估计传统的⽅法是：过可变形区域建模，缺点是表性能⼒差，没有考虑上下⽂信息。

基于深度学习的⽅法：DeepPose——第⼀篇将基于卷积神经⽹络的深度学习⽅法应⽤到姿势估计的论⽂0.将关节点估计建模为回归问题，证明了从整体推理隐藏的关节点的合理性，展⽰了CNN强⼤的表现⼒。

1.将alexnet前⾯的七层拿出来，加⼀个2K的向量（x,y）*k. k-----⼈体⾻骼建模的关节点个数2.再级联⼀个同样的回归器，对1阶段粗回归得到的关节点位置从原图上裁剪得到ROI区域，再⼀次回归精修位置----此时分辨率变⼤弊端：直接回归⼀组向量作为xy坐标很困难，增加了学习的复杂度，降低了泛化能⼒，因此某些地⽅表现⼀般。

最新的SOTA⽅法：是回归K张heatmap，代表某种关节点发⽣在此对应像素位置的置信度。

如下⾯论⽂Efficient Object Localization Using Convolutional Networks并⾏的在多分辨率图⽚上操作精修时直接从第⼀层回归器拿特征图ROI，⽽不是去原图拿ROI优点：热图预测⽐直接回归关节点效果好不⾜：没有考虑⼈体的结构建模------⼈体具有⾼度对称性，部位⽐例关系，物理连接性（肘⼀定是连接腕关节或肩关节），贯通性以及关节局限性（⽐如肘向后弯曲限制）等，通过建模这种结构关系可以使关键点的确定更容易，使遮挡关节的估计变成可能。

融合人体姿态估计和目标检测的学生课堂行为识别

融合人体姿态估计和目标检测的学生课堂行为识别作者：王泽杰沈超敏赵春刘新妹陈杰来源：《华东师范大学学报（自然科学版）》2022年第02期摘要：在课堂教学中，人工智能技术可以帮助实现学生行为分析自动化，让教师能够高效且直观地掌握学生学习行为投入的情况，为后续优化教学设计与实施教学干预提供数据支持.构建了学生课堂行为数据集，为后续研究工作提供了数据基础;提出了一种行为检测方法及一套可行的高精度的行为识别模型，利用 OpenPose 算法提取的人体姿态全局特征，融合YOLO v3算法提取的交互物体局部特征，对学生行为进行了识别分析，提高了识别精度;改进了模型结构，压缩并优化了模型，降低了空间与时间的消耗. 选取与学习投入状态紧密相关的4 种行为：正坐、侧身、低头和举手进行识别，该检测与识别方法在验证集上的精度达到了95.45%，在课堂上玩手机和书写等常见行为的识别精度较原模型有很大的提高.关键词：学习行为识别; 人体姿态估计;目标检测; 計算机视觉; 深度学习中图分类号： TP391.1 文献标志码： ADOI：10.3969/j.issn.1000-5641.2022.02.007Recognition of classroom learning behaviors based on the fusion of human pose estimation and object detectionWANG Zejie1，2 ， SHEN Chaomin1，2 ， ZHAO Chun3，4 ， LIU Xinmei1，2 ， CHEN Jie1，2（1. School of Computer Science and Technology， East China Normal University， Shanghai 200062， China;2. Shanghai Key Laboratory of Multidimensional Information Processing， East China Normal University，Shanghai 200241， China;3. Information Technology Service， EastChina NormalUniversity， Shanghai 200062， China;4. Department of Education InformationTechnology， East China Normal University， Shanghai 200062， China）Abstract： As a result of ongoing advances in artificial intelligence technology， the potential for learning analysis in teaching evaluation and educational data mining is gradually being recognized. In classrooms， artificial intelligence technology can help to enable automated student behavior analysis，so that teachers can effectively and intuitively grasp students’ learning behavior engagement; the technology， moreover， can provide data to support subsequent improvements in learning design and implementation of teaching interventions. The main scope of the research is as follows： Construct a classroom student behavior dataset that provides a basis for subsequent research; Propose a behavior detection method and a set of feasible， high-precision behavior recognition models. Based on the global features of the human posture extractedfrom the Openpose algorithm and the local features of the interactive objects extracted by the YOLO v3 algorithm， student behavior can be identified and analyzed to help improve recognition accuracy; Improve the model structure，compress and optimize the model， and reduce the consumption of computing power and time. Four behaviors closely related to the state of learning engagement： listening， turning sideways，bowing， and raising hands are recognized. The accuracy of the detection and recognition method on the verification set achieves 95.45%. The recognition speed and accuracy of common behaviors，such as playing with mobile phones and writing， are greatly improved compared to the original model.Keywords： learning behavior recognition; pose estimation; object detection; computer vision; deep learning0 引言随着政府、教育部门与学术认证机构开始鼓励学校塑造以证据为本的决策与革新制度，学习分析技术在决策辅助与教学评估等层面都展现出了很大的优势. 在融入了人工智能、机器学习中的相关算法与技术后，学习分析达到了更高的分析精度.学生的学习投入度能够帮助学校更好地认识学生学习的质量. 评价一所大学教育质量的核心要素就是学生的学习投入程度[1]. 学生课堂行为作为学习投入的重要组成部分，一直以来备受研究者的关注.传统的学生课堂行为评价是以人工观察记录实现的，效率低下.在人工智能蓬勃发展的今天，尝试着借助人工智能技术来改善这一现状. 了解学生在课堂学习过程中的学习行为、学习状态已成为目前教育发展的重要课题，将推动教育分析系统智能、高效、全面发展.为了推动学生课堂行为数据采集方法的创新，本研究选取安装了摄像设备的6 間教室，在计算机视觉技术的支撑下分析课堂教学视频，为教师掌握学生的学习投入状态、优化教学设计、实施教学干预提供数据支撑.鉴于目前尚无公开的学生课堂行为数据集，本文采集了6 间教室的视频数据，并对该数据进行处理，制作数据集.基于计算机视觉技术，提出了一套多阶段的学生课堂行为识别方法.因为学生的课堂行为动作幅度变化不大，且在视频图像中，学生与学生之间会产生重叠遮挡现象，这都给行为识别造成了不小的困难. 利用 OpenPose[1]人体关键点检测算法，获取学生关键点数据，输入卷积神经网络进行学习，得到姿态分类器，能够实现对学生低头、正坐、侧身和举手行为的识别分类. 另外，学生课堂行为常常与交互物体紧密相关，例如玩手机、书写行为. 这2 种行为提取的人体关节图相似，无法直接使用骨骼关键点来判断，所以在进行这2种行为识别时，将手部区域作为行为识别最关键的语义信息.现有模型加载和处理速度较慢，难以实现对学生课堂行为的实时检测，本文利用模型剪枝的 YOLO v3[2]算法进行手部检测，融合人体姿态信息后进行级联分类网络，实现对玩手机和书写行为的实时检测 .本文实验基于学生在课堂教学中表现的真实视频数据，对算法模型的准确性和处理速度进行了评估，得到了较好的结果.1 文献综述人体行为按照复杂程度可分为4 类，分别是姿态、个体动作、交互动作和团体活动[3]. 姿态是人体基础部分的移动，如举手、站立.此类行为复杂程度最低.个体动作是多个姿态的组合，如跑步、跳高等行为[1]. 交互动作包括人和人之间以及人和物体之间，如玩手机、握手等.团体活动是指在一个场景中包含多个人和多个物体的活动，如会议室开会、马拉松比赛等.课堂场景下学生的行为不仅包括与姿态有关的基础动作，例如举手、侧身、低头等;而且涵盖了人与物体之间的交互动作，例如写字、玩手机等. 对视觉的行为识别通常包括对行为的表征和对目标的检测. 人体关节行为表征方法是通过姿态估计获取人体各个关节点的位置信息和运动信息，然后对人体行为进行表征.多人二维关键点检测算法按照检测人体和检测人体关键点的先后顺序，分为自上而下和自下而上2 种. 自下而上最经典的方法 OpenPose 首先根据热力最大值检测身体部位的关节点，连接后得到人体姿态骨架，并且提出了人体亲和力场，实现对关节点的快速连接.在图像中人数增加的情况下， OpenPose 算法依然能够保持高效率、高质量产生人体姿态检测的结果，具有很强的鲁棒性.目标检测算法能够定位图像物体的位置，并给出分类结果，如图 1所示. R-CNN （Region with CNN features）[4]系列算法将候选区域与卷积神经网络相结合，由此衍生出处理速度更快、精度更高的算法 Fast R-CNN[5]和 Faster R-CNN[6]. 这类算法优势在于精度较高，但是检测速度较慢，满足不了实时性. Redmon 等[7]将生成候选框与回归合为1 个步骤，提出一系列代表性的算法如 YOLO v2、YOLO v3算法.本文对 YOLO v3模型进行剪枝处理，在保证精确度的情况下，进一步减少模型参数，提升处理速度，减少计算资源和时间消耗，方便模型的部署.Saneiro 等[8]利用深度卷积神经网络分析学生课堂表情，将学生的情绪分为悲伤、快乐、中性、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧. Saneiro 等[8]利用 Cohn-Kanade （CK+）[9]面部图像数据库进行深度网络模型预训练，然后针对自己的应用场景迁移网络. Lei 等[10]提出了一种多特征的学生动作识别方法，该方法由局部对数欧氏多元高斯（L2EMG）[11]和尺度不变特征变换（SIFT）[12]组成.林灿然等[13]利用人体关键点信息和 RGB （Red-Green-Blue）图像对学生举手、起立和端坐这3 种行为进行识别. Li 等[14]收集真实的智能课堂环境视频数据，制作学生课堂动作识别数据库，利用传统机器学习方法和卷积神经网络对数据库进行了基准实验. Sun 等[15]针对自建的课堂学习数据库，利用 C3D （Convolution 3D）[16]网络实现了对学生的动作识别. 这类方法没有利用姿态信息和交互物体信息，行为识别的种类并不多，精度普遍较低，处理速度较慢，深度网络模型随着网络层数的增加还容易造成过拟合现象，计算资源的消耗较大.Keywords： learning behavior recognition; pose estimation; object detection; computer vision; deep learning0 引言隨着政府、教育部门与学术认证机构开始鼓励学校塑造以证据为本的决策与革新制度，学习分析技术在决策辅助与教学评估等层面都展现出了很大的优势. 在融入了人工智能、机器学习中的相关算法与技术后，学习分析达到了更高的分析精度.学生的学习投入度能够帮助学校更好地认识学生学习的质量. 评价一所大学教育质量的核心要素就是学生的学习投入程度[1]. 学生课堂行为作为学习投入的重要组成部分，一直以来备受研究者的关注.传统的学生课堂行为评价是以人工观察记录实现的，效率低下.在人工智能蓬勃发展的今天，尝试着借助人工智能技术来改善这一现状. 了解学生在课堂学习过程中的学习行为、学习状态已成为目前教育发展的重要课题，将推动教育分析系统智能、高效、全面发展.为了推动学生课堂行为数据采集方法的创新，本研究选取安装了摄像设备的6 间教室，在计算机视觉技术的支撑下分析课堂教学视频，为教师掌握学生的学习投入状态、优化教学设计、实施教学干预提供数据支撑.鉴于目前尚无公开的学生课堂行为数据集，本文采集了6 间教室的视频数据，并对该数据进行处理，制作数据集.基于计算机视觉技术，提出了一套多阶段的学生课堂行为识别方法.因为学生的课堂行为动作幅度变化不大，且在视频图像中，学生与学生之间会产生重叠遮挡现象，这都给行为识别造成了不小的困难. 利用 OpenPose[1]人体关键点检测算法，获取学生关键点数据，输入卷积神经网络进行学习，得到姿态分类器，能够实现对学生低头、正坐、侧身和举手行为的识别分类. 另外，学生课堂行为常常与交互物体紧密相关，例如玩手机、书写行为. 这2 种行为提取的人体关节图相似，无法直接使用骨骼关键点来判断，所以在进行这2种行为识别时，将手部区域作为行为识别最关键的语义信息.现有模型加载和处理速度较慢，难以实现对学生课堂行为的实时检测，本文利用模型剪枝的 YOLO v3[2]算法进行手部检测，融合人体姿态信息后进行级联分类网络，实现对玩手机和书写行为的实时检测 .本文实验基于学生在课堂教学中表现的真实视频数据，对算法模型的准确性和处理速度进行了评估，得到了较好的结果.1 文献综述人体行为按照复杂程度可分为4 类，分别是姿态、个体动作、交互动作和团体活动[3]. 姿态是人体基础部分的移动，如举手、站立.此类行为复杂程度最低.个体动作是多个姿态的组合，如跑步、跳高等行为[1]. 交互动作包括人和人之间以及人和物体之间，如玩手机、握手等.团体活动是指在一个场景中包含多个人和多个物体的活动，如会议室开会、马拉松比赛等.课堂场景下学生的行为不仅包括与姿态有关的基础动作，例如举手、侧身、低头等;而且涵盖了人与物体之间的交互动作，例如写字、玩手机等. 对视觉的行为识别通常包括对行为的表征和对目标的检测. 人体关节行为表征方法是通过姿态估计获取人体各个关节点的位置信息和运动信息，然后对人体行为进行表征.多人二维关键点检测算法按照检测人体和检测人体关键点的先后顺序，分为自上而下和自下而上2 种. 自下而上最经典的方法 OpenPose 首先根据热力最大值检测身体部位的关节点，连接后得到人体姿态骨架，并且提出了人体亲和力场，实现对关节点的快速连接.在图像中人数增加的情况下， OpenPose 算法依然能够保持高效率、高质量产生人体姿态检测的结果，具有很强的鲁棒性.目标检测算法能够定位图像物体的位置，并给出分类结果，如图 1所示. R-CNN （Region with CNN features）[4]系列算法将候选区域与卷积神经网络相结合，由此衍生出处理速度更快、精度更高的算法 Fast R-CNN[5]和 Faster R-CNN[6]. 这类算法优势在于精度较高，但是检测速度较慢，满足不了实时性. Redmon 等[7]将生成候选框与回归合为1 个步骤，提出一系列代表性的算法如 YOLO v2、YOLO v3算法.本文对 YOLO v3模型进行剪枝处理，在保证精确度的情况下，进一步减少模型参数，提升处理速度，减少计算资源和时间消耗，方便模型的部署.Saneiro 等[8]利用深度卷积神经网络分析学生课堂表情，将学生的情绪分为悲伤、快乐、中性、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧. Saneiro 等[8]利用 Cohn-Kanade （CK+）[9]面部图像数据库进行深度网络模型预训练，然后针对自己的应用场景迁移网络. Lei 等[10]提出了一种多特征的学生动作识别方法，该方法由局部对数欧氏多元高斯（L2EMG）[11]和尺度不变特征变换（SIFT）[12]组成.林灿然等[13]利用人体关键点信息和 RGB （Red-Green-Blue）图像对学生举手、起立和端坐这3 种行为进行识别. Li 等[14]收集真实的智能课堂环境视频数据，制作学生课堂动作识别数据库，利用传统机器学习方法和卷积神经网络对数据库进行了基准实验. Sun 等[15]针对自建的课堂学习数据库，利用 C3D （Convolution 3D）[16]网络实现了对学生的动作识别. 这类方法没有利用姿态信息和交互物体信息，行为识别的种类并不多，精度普遍较低，处理速度较慢，深度网络模型随着网络层数的增加还容易造成过拟合现象，计算资源的消耗较大.Keywords： learning behavior recognition; pose estimation; object detection; computer vision; deep learning0 引言随着政府、教育部门与学术认证机构开始鼓励学校塑造以证据为本的决策与革新制度，学习分析技术在决策辅助与教学评估等层面都展现出了很大的优势. 在融入了人工智能、机器学习中的相关算法与技术后，学习分析达到了更高的分析精度.学生的学习投入度能够帮助学校更好地认识学生学习的质量. 评价一所大学教育质量的核心要素就是学生的学习投入程度[1]. 学生课堂行为作为学习投入的重要组成部分，一直以来备受研究者的关注.传统的学生课堂行为评价是以人工观察记录实现的，效率低下.在人工智能蓬勃发展的今天，尝试着借助人工智能技术来改善这一现状. 了解学生在课堂学习过程中的学习行为、学习状态已成为目前教育发展的重要课题，将推动教育分析系统智能、高效、全面发展.为了推动学生课堂行为数据采集方法的创新，本研究选取安装了摄像设备的6 间教室，在计算机视觉技术的支撑下分析课堂教学视频，为教师掌握学生的学习投入状态、优化教学设计、实施教学干预提供数据支撑.鉴于目前尚无公开的学生课堂行为数据集，本文采集了6 间教室的视频数据，并对该数据进行处理，制作数据集.基于计算机视觉技术，提出了一套多阶段的学生课堂行为识别方法.因为学生的课堂行为动作幅度变化不大，且在视频图像中，学生与学生之间会产生重叠遮挡现象，这都给行为识别造成了不小的困难. 利用 OpenPose[1]人体关键点检测算法，获取学生关键点数据，输入卷积神经网络进行学习，得到姿态分类器，能够实现对学生低头、正坐、侧身和举手行为的识别分类. 另外，学生课堂行为常常与交互物体紧密相关，例如玩手機、书写行为. 这2 种行为提取的人体关节图相似，无法直接使用骨骼关键点来判断，所以在进行这2种行为识别时，将手部区域作为行为识别最关键的语义信息.现有模型加载和处理速度较慢，难以实现对学生课堂行为的实时检测，本文利用模型剪枝的 YOLO v3[2]算法进行手部检测，融合人体姿态信息后进行级联分类网络，实现对玩手机和书写行为的实时检测 .本文实验基于学生在课堂教学中表现的真实视频数据，对算法模型的准确性和处理速度进行了评估，得到了较好的结果.1 文献综述人体行为按照复杂程度可分为4 类，分别是姿态、个体动作、交互动作和团体活动[3]. 姿态是人体基础部分的移动，如举手、站立.此类行为复杂程度最低.个体动作是多个姿态的组合，如跑步、跳高等行为[1]. 交互动作包括人和人之间以及人和物体之间，如玩手机、握手等.团体活动是指在一个场景中包含多个人和多个物体的活动，如会议室开会、马拉松比赛等.课堂场景下学生的行为不仅包括与姿态有关的基础动作，例如举手、侧身、低头等;而且涵盖了人与物体之间的交互动作，例如写字、玩手机等. 对视觉的行为识别通常包括对行为的表征和对目标的检测. 人体关节行为表征方法是通过姿态估计获取人体各个关节点的位置信息和运动信息，然后对人体行为进行表征.多人二维关键点检测算法按照检测人体和检测人体关键点的先后顺序，分为自上而下和自下而上2 种. 自下而上最经典的方法 OpenPose 首先根据热力最大值检测身体部位的关节点，连接后得到人体姿态骨架，并且提出了人体亲和力场，实现对关节点的快速连接.在图像中人数增加的情况下， OpenPose 算法依然能够保持高效率、高质量产生人体姿态检测的结果，具有很强的鲁棒性.目标检测算法能够定位图像物体的位置，并给出分类结果，如图 1所示. R-CNN （Region with CNN features）[4]系列算法将候选区域与卷积神经网络相结合，由此衍生出处理速度更快、精度更高的算法 Fast R-CNN[5]和 Faster R-CNN[6]. 这类算法优势在于精度较高，但是检测速度较慢，满足不了实时性. Redmon 等[7]将生成候选框与回归合为1 个步骤，提出一系列代表性的算法如 YOLO v2、YOLO v3算法.本文对 YOLO v3模型进行剪枝处理，在保证精确度的情况下，进一步减少模型参数，提升处理速度，减少计算资源和时间消耗，方便模型的部署.Saneiro 等[8]利用深度卷积神经网络分析学生课堂表情，将学生的情绪分为悲伤、快乐、中性、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧. Saneiro 等[8]利用 Cohn-Kanade （CK+）[9]面部图像数据库进行深度网络模型预训练，然后针对自己的应用场景迁移网络. Lei 等[10]提出了一种多特征的学生动作识别方法，该方法由局部对数欧氏多元高斯（L2EMG）[11]和尺度不变特征变换（SIFT）[12]组成.林灿然等[13]利用人体关键点信息和 RGB （Red-Green-Blue）图像对学生举手、起立和端坐这3 种行为进行识别. Li 等[14]收集真实的智能课堂环境视频数据，制作学生课堂动作识别数据库，利用传统机器学习方法和卷积神经网络对数据库进行了基准实验. Sun 等[15]针对自建的课堂学习数据库，利用 C3D （Convolution 3D）[16]网络实现了对学生的动作识别. 这类方法没有利用姿态信息和交互物体信息，行为识别的种类并不多，精度普遍较低，处理速度较慢，深度网络模型随着网络层数的增加还容易造成过拟合现象，计算资源的消耗较大.Keywords： learning behavior recognition; pose estimation; object detection; computer vision; deep learning0 引言随着政府、教育部门与学术认证机构开始鼓励学校塑造以证据为本的决策与革新制度，学习分析技术在决策辅助与教学评估等层面都展现出了很大的优势. 在融入了人工智能、机器学习中的相关算法与技术后，学习分析达到了更高的分析精度.学生的学习投入度能够帮助学校更好地认识学生学习的质量. 评价一所大学教育质量的核心要素就是学生的学习投入程度[1]. 学生课堂行为作为学习投入的重要组成部分，一直以来备受研究者的关注.传统的学生课堂行为评价是以人工观察记录实现的，效率低下.在人工智能蓬勃发展的今天，尝试着借助人工智能技术来改善这一现状. 了解学生在课堂学习过程中的学习行为、学习状态已成为目前教育发展的重要课题，将推动教育分析系统智能、高效、全面发展.为了推动学生课堂行为数据采集方法的创新，本研究选取安装了摄像设备的6 间教室，在计算机视觉技术的支撑下分析课堂教学视频，为教师掌握学生的学习投入状态、优化教学设计、实施教学干预提供数据支撑.鉴于目前尚无公开的学生课堂行为数据集，本文采集了6 间教室的视频数据，并对该数据进行处理，制作数据集.基于计算机视觉技术，提出了一套多阶段的学生课堂行为识别方法.因为学生的课堂行为动作幅度变化不大，且在视频图像中，学生与学生之间会产生重叠遮挡现象，这都给行为识别造成了不小的困难. 利用 OpenPose[1]人体关键点检测算法，获取学生关键点数据，输入卷积神经网络进行学习，得到姿态分类器，能够实现对学生低头、正坐、侧身和举手行为的识别分类. 另外，学生课堂行为常常与交互物体紧密相关，例如玩手机、书写行为. 这2 种行为提取的人体关节图相似，无法直接使用骨骼关键点来判断，所以在进行这2种行为识别时，将手部区域作为行为识别最关键的语义信息.现有模型加载和处理速度较慢，难以实现对学生课堂行为的实时检测，本文利用模型剪枝的 YOLO v3[2]算法進行手部检测，融合人体姿态信息后进行级联分类网络，实现对玩手机和书写行为的实时检测 .本文实验基于学生在课堂教学中表现的真实视频数据，对算法模型的准确性和处理速度进行了评估，得到了较好的结果.1 文献综述人体行为按照复杂程度可分为4 类，分别是姿态、个体动作、交互动作和团体活动[3]. 姿态是人体基础部分的移动，如举手、站立.此类行为复杂程度最低.个体动作是多个姿态的组合，如跑步、跳高等行为[1]. 交互动作包括人和人之间以及人和物体之间，如玩手机、握手等.团体活动是指在一个场景中包含多个人和多个物体的活动，如会议室开会、马拉松比赛等.课堂场景下学生的行为不仅包括与姿态有关的基础动作，例如举手、侧身、低头等;而且涵盖了人与物体之间的交互动作，例如写字、玩手机等. 对视觉的行为识别通常包括对行为的表征和对目标的检测. 人体关节行为表征方法是通过姿态估计获取人体各个关节点的位置信息和运动信息，然后对人体行为进行表征.多人二维关键点检测算法按照检测人体和检测人体关键点的先后顺序，分为自上而下和自下而上2 种. 自下而上最经典的方法 OpenPose 首先根据热力。

AlphaPose是一个实时多人姿态估计系统

AlphaPose 是一个实时多人姿态估计系统
上海交通大学卢策吾团队MVIG 实验室最新上线了他们此前开源的实时
人体姿态估计系统AlphaPose 的升级版。

新系统采用PyTorch 框架，在姿态估计标准测试集COCO 上达到当前最高精度71mAP，同时平均速度20FPS，比Mask-RCNN 速度快3 倍。

AlphaPose 是一个实时多人姿态估计系统。

今年2 月，上海交通大学卢策吾团队MVIG 实验室AlphaPose 系统上线，是首个在COCO 数据集上可达到70+ mAP 的开源姿态估计系统。

本
次更新，在精度不下降情况下，实时性是一大提升亮点。

新系统采用PyTorch 框架，在姿态估计（Pose Estimation）标准测试集COCO validation set 上，达到71mAP 的精度（比OpenPose 相对提升17%，Mask-RCNN 相对提升8%），同时，速度达到了20FPS（比OpenPose 相对提高66%，Mask-RCNN 相对提高300%）。

再次感受一下升级后AlphaPose 的速度。

基于投票的位姿估计方法

基于投票的位姿估计方法基于投票的位姿估计（PnP，Pose Estimation）是计算机视觉领域中常用的一种方法，用于从图像中估计物体或相机的位姿信息。

这种方法通过将关键点检测与匹配与一个投票过程相结合，可以在给定一组关键点的情况下，准确地计算出物体的姿态。

首先，在基于投票的位姿估计方法中，关键是要通过检测和匹配关键点来提取图像中的特征信息。

这可以通过使用一种特征提取器（如SIFT，SURF或ORB）来实现。

该方法通过检测关键点，并使用特征描述子对每个关键点进行描述，这样就可以在不同图像中找到相对应的关键点。

接下来，对于每对匹配的关键点，我们需要计算其位姿变换矩阵。

对于物体位姿估计，我们可以使用Perspective-n-Points（PnP）算法，它是一种经典的位姿估计算法。

PnP算法通过使用已知的物体或相机的3D点和对应的2D图像点来计算相机的位姿信息。

具体而言，PnP算法通过在3D对象和2D图像点之间建立2D-3D点对应的关系，然后使用这些对应关系来计算相机的位姿。

在基于投票的位姿估计方法中，为了估计物体的姿态，我们需要使用投票过程来选择最佳的位姿。

投票过程基于一组匹配的关键点对，它将每个关键点对通过RANSAC算法进行采样，并将其转换为一组候选位姿。

然后，对每个候选位姿进行投票，并选择得票最多的位姿作为最佳位姿。

此外，为了提高位姿估计的准确性，可以采用一些技术。

例如，可以使用多种特征描述子来增加特征的适应性。

此外，可以使用递归采样一致性（RANSAC）算法来提高位姿估计的鲁棒性，它可以剔除噪声和异常值，并选择具有最佳一致性的候选位姿。

还可以使用姿态验证方法来验证估计的位姿是否与实际物体姿态一致。

基于投票的位姿估计方法在许多计算机视觉任务中得到了广泛应用，例如目标检测、人脸识别、机器人导航等。

这种方法在实时性、鲁棒性和准确性方面都表现出色。

然而，它也存在一些挑战，例如精度受到图像噪声、遮挡和视角变化的影响。