Tag: Pose Estimation
Methoden voor valdetectie
Methoden voor valdetectie Systemen pogen om valdetectie zo goed mogelijk uit te voeren, waarbij Human Pose Estimation vaak een belangrijke rol speelt. In dit artikel bespreken we een aantal methoden voor valdetectie die verschillende systemen gebruiken. Background subtraction De meeste vision-based valdetectie systemen gebruiken een vorm van background subtraction om ten eerste onderscheid te maken tussen de persoon en de
Moeilijkheden bij valdetectie voor ouderen
Moeilijkheden bij valdetectie voor ouderen Valdetectie voor ouderen brengt een aantal moeilijkheden met zich mee. Ten eerste moet duidelijk gemaakt worden wanneer een persoon precies als gevallen wordt aangemerkt. Ten tweede moeten diverse obstakels overwonnen worden die de detectie bemoeilijken. De definitie van een val Om een val te detecteren moet eerst bepaald worden wat wordt verstaan onder een val.
Het belang van video gebaseerde valdetectie voor ouderen
Het belang van video gebaseerde valdetectie voor ouderen Binnen de ouderenzorg is de detectie van een val van groot belang, want vallen zijn zeer schadelijk voor ouderen. Onder de mensen van 65 jaar en ouder ervaart zo’n een op de drie een val, en velen van hen vallen elk jaar minstens een keer. Rond de twintig procent van de vallen
Kunstmatige hulpverpleegkundige: Tracking en Human Pose Estimation in de ouderenzorg
Kunstmatige hulpverpleegkundige: Tracking en Human Pose Estimation in de ouderenzorg Het aantal ouderen en het tekort aan geschoolde zorg nemen drastisch toe, terwijl steeds meer verpleegkundigen overwerkt raken. Kunstmatige intelligentie in de vorm van Tracking en Human Pose Estimation kunnen hier een oplossing vormen. Een van de meest functionele innovaties op het gebied van computer visie is real time video
2D en 3D datasets voor Human Pose Estimation
2D en 3D datasets voor Human Pose Estimation Om met behulp van kunstmatige intelligentie iets zinnigs te zeggen over de poses van mensen in beelden, moeten de algoritmen getraind worden aan de hand van datasets. Hierbij een korte introductie van een aantal veelgebruikte datasets voor 2D en 3D Human Pose Estimation. Datasets voor 2D Human Pose Estimation MPII: De MPII
Deep learning methode voor Human Pose Estimation: Regional Multi-Person Pose Estimation
Deep learning methode voor Human Pose Estimation: Regional Multi-Person Pose Estimation Zoals we in de afgelopen twee posts hebben besproken is Human Pose Estimation een grote uitdaging voor computervisie. Het herkennen van de pose van meerdere personen in real-life is namelijk een stuk complexer dan het herkennen van de pose van een enkel persoon in een afbeelding. Ondanks het feit
Deep learning methode voor Human Pose Estimation: DeepCut
Deep learning methode voor Human Pose Estimation: DeepCut DeepCut is net als het vorige keer besproken OpenPose een deep learning methode voor Human Pose Estimation. Deze methode voert gelede Human Pose Estimation uit voor meerdere mensen in echte beelden. Het is een benadering die gezamenlijk de uitdagingen van detectie en Pose Estimation oplost. DeepCut leidt het aantal personen in een
Model architecturen voor Human Pose Estimation
Model architecturen voor Human Pose Estimation Er bestaat een overvloed aan model architecturen voor het tackelen van Human Pose Estimation. Het zijn er teveel om nu allemaal te bespreken, maar hierbij een kennismakingsoverzicht van een aantal robuuste, betrouwbare architecturen die een goed begin vormen. Convolutional networks Convolutional networks genereren heatmaps door een beeld parallel door meerdere resolutie banken te halen
Recente Blogs
