二维人体姿态估计研究综述

人体姿态估计一直是计算机视觉中一个备受关注的研究热点,在智能安防、人机交互、动作识别等领域有着重要的研究价值。近年来,随着深度学习技术的快速发展,人体姿态估计效果不断提升,已经开始广泛应用于计算机视觉的相关领域。梳理二维人体姿态估计算法的发展与现状,总结传统算法与基于深度学习的姿态估计算法的发展与改进,并做出对比;讨论二维人体姿态估计所面临的困难与挑战,并对未来的发展方向做出展望。

用于教室的自动节电系统设计

通过压力传感器组检测出对应区域内的人员上座率,进而通过继电器控制是否对该区域内供电,诱导使用者集中,避免少数人独享电能的情况发生。

一种面向移动端的图像风格迁移模型压缩算法

基于Johoson等的图像风格转换网络模型,在保证网络性能的前提下,在原有的网络结构上,通过运用更高效的网络计算方法对原有残差网络进行优化。实验结果表明,改进后的方法在几乎不降低图像质量的前提下,一定程度上克服了图像风格迁移模型存储量大、计算代价高、计算资源消耗大、难以移植到移动端的问题。