python姿态检测实现多人多姿态识别python行为识别行为骨骼框架检测动作识别动作检测行为动作分类源码0基础部署视频教程 项目源码下载：https://download.csdn.net/download/babyai996/87552750

人体姿态的时空动作检测源码。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示。人体姿态的时空动作检测源码。应用场景比如说，我国农村的空巢老人子女常年在外打工。而目前的监控属于被动式的监控，我们仅仅只能查看并且回放监控，不能对监控里面的某种信息作出判断和预警。该课题利用Matlab对监控中的画面的人体行为做一些监测和判别，一旦检测到有某些异常行为，比如说快跑慢跑跌倒等等作出提示

人体姿态估计目前最为广泛的应用是在智能监控中.随 着人们安防意识的提升以及监控技术的日益成熟,智能监控 系统的应用领域在不断扩大.智能监控与普通监控的区别主 要在于其将人体姿态估计算法、判断监控画面场景中的人体姿态,提取其中的关键信 息,当出现异常行为时及时向用户发出提示. 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_34351067/article/details/124258600 本源码主要识别多人(最多5人).的异常行为：打架和摔倒，走动，站立。本源码可以在限时免费的云gpu上运行调试，也可以本地电脑运行，支持自建数据集和动作检测训练。售后可以发私信， 或者加qq 568897492

Decoupling Localization and Classification in Single Shot Temporal Action Detection

该课题为基于MATLAB的人体动作识别，读取测试图片，提取前景，框定目标，根据长宽比例判别。

| 英语 PaddleVideo 介绍 PaddleVideo是用于为行业和学术界准备的视频识别，动作本地化和时空动作检测任务的工具集。 该存储库提供了示例和最佳实践指南，用于在视频区域的场景中探索深度学习算法。 我们致力于支持可以大大减少“部署时间”的实验和实用程序。 顺便说一句，这也是视频领域最新PaddlePaddle 2.0的熟练度验证和实现。 特征 先进的模型动物园设计PaddleVideo统一了视频理解任务，包括识别，本地化，时空行为检测等。 借助基于IOC / DI的清晰配置系统，我们设计了一个去耦模块化和可扩展的框架，该框架可以通过组合不同的模块轻松构建自定义网络。 各种数据集和体系架构PaddleVideo支持多个数据集和架构，包括 ，ucf101，YoutTube8M数据集和视频识别模型，诸如TSN，TSM，SlowFast，AttentionLSTM和行动本地化模

端口动作检测工具，非常好用

实时视频动作检测的安装文档

行为检测( action detection) 旨在从长视频中定位出人们感兴趣行为在时间甚至是空间上的具体位置，是最为重要的视频理解任务之一。该技术可以广泛应用于视频监、视频搜索与检索、自动驾驶、人机交互、视频内容推荐等。 压缩包里面的word有环境安装说明，可以在免费云gpu 上运行，售后可以私信截图