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基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法: 1; 作者邢轲轲程敬义 +5 位作者许忠鑫万志军薛民体闫万梓包阔易俊杰《工矿自动化》北大核心 2025年第3期32-38,共7页; 针对目前采场支架姿态感知中惯导方法存在漂移误差大、解算精度低,以及视觉方法存在相机易受粉尘与设备遮挡而位姿识别误差大等问题,提出了一种基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法。首先将四特征点红外标靶固定于支架底座凸台... 展开更多; 关键词液压支架姿态感知视觉惯导信息融合惯性测量单元扩展卡尔曼滤波光束平差-透视点定位姿态估计算法 IMU; 在线阅读下载PDF 职称材料

人工智能辅助姿态识别和运动处方的研究被引量：2: 2; 作者孔令凯王森《现代电子技术》北大核心 2024年第4期139-142,共4页; 推进体育核心素养有效转化和成功落实,提高体育在中考的分数占比,是当前我国学校体育现代化建设和革新的重点和抓手。为应对目标任务繁重而体育资源有限的问题,针对立定跳远、引体向上等中学生普遍开展的体测内容,采用人工智能技术研究... 展开更多; 关键词体育教育运动动作人工智能动作采集运动处方动作识别姿态估计算法标准程度评估; 在线阅读下载PDF 职称材料

行人重识别模型的多任务损失设计: 3; 作者白宗文张哲《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期400-408,共9页; 行人重识别是一项利用计算机视觉技术判断图像中是否存在特定行人的任务。为研究Re-ID模型使用身份标签不能有效地学习不同行人之间的相似局部外观问题,提出了一种基于多任务损失的Re-ID方法。首先,通过主干网络提取全局特征以及局部特... 展开更多; 关键词行人重识别姿态估计算法多任务损失图卷积算子重排序; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MEMS传感器的运动辅助训练系统被引量：1: 4; 作者赵文楠王明磊《现代电子技术》 2022年第4期50-54,共5页; 针对传统运动辅助训练系统存在的运动辅助训练方法匮乏、教练的指导效率低的问题,文中提出一种基于MEMS传感器的运动辅助训练系统。利用MEMS传感器的工作原理,通过运动辅助训练系统逻辑框架设计和运动辅助训练传感器设计完成系统的硬件... 展开更多; 关键词运动辅助训练 MEMS传感器运动轨迹姿态角计算姿态估计算法特征提取系统测试; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法: 1; 作者邢轲轲程敬义许忠鑫万志军薛民体闫万梓包阔易俊杰; 机构中国矿业大学矿业工程学院中国矿业大学信息与控制工程学院; 出处《工矿自动化》北大核心 2025年第3期32-38,共7页; 基金国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51604267) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022XSCX21)。; 文摘针对目前采场支架姿态感知中惯导方法存在漂移误差大、解算精度低,以及视觉方法存在相机易受粉尘与设备遮挡而位姿识别误差大等问题,提出了一种基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法。首先将四特征点红外标靶固定于支架底座凸台,将双目相机分别固定于支架顶梁与掩护梁,采用基于Canny-最小二乘法的靶标识别方法和基于四特征点的BA-PnP算法解算顶梁、掩护梁相对底座的俯仰角、横滚角。然后将惯性测量单元固定于液压支架顶梁、掩护梁、底座,通过惯性测量单元中MEMS陀螺仪和加速度计的互补滤波方法解算顶梁、掩护梁、底座在世界坐标系下的俯仰角、横滚角。最后将视觉系统解算的姿态角与惯导解算的姿态角进行扩展卡尔曼滤波多源信息融合,利用视觉信息的低频稳定性抑制惯性测量单元的累计误差,得到精确的采场支架姿态。采用基于视觉、惯导和视觉-惯导信息融合3种支架姿态感知方法进行对比实验,结果表明:①初始静止状态下,3种方法的精度均较高,但随着支架运行循环次数增加,基于视觉、惯导的感知结果逐渐偏离真值。②基于视觉、惯导和视觉-惯导信息融合方法的顶梁相对底座的俯仰角感知均方根误差分别为0.201,0.190,0.081°,掩护梁相对底座的俯仰角感知均方根误差分别为0.340,0.297,0.162°。③基于视觉-惯导信息融合方法解算的液压支架立柱伸缩长度的均方根误差为13.682 mm,满足现场需求。基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法可为液压支架智能化控制提供更准确的姿态参数。; 关键词液压支架姿态感知视觉惯导信息融合惯性测量单元扩展卡尔曼滤波光束平差-透视点定位姿态估计算法 IMU; Keywords hydraulic support posture perception visual-inertial information fusion inertial measurement unit extended Kalman filter bundle adjustment-perspective point posture estimation algorithm IMU; 分类号 TD355.4 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人工智能辅助姿态识别和运动处方的研究被引量：2: 2; 作者孔令凯王森; 机构中移(成都)信息通信科技有限公司; 出处《现代电子技术》北大核心 2024年第4期139-142,共4页; 文摘推进体育核心素养有效转化和成功落实,提高体育在中考的分数占比,是当前我国学校体育现代化建设和革新的重点和抓手。为应对目标任务繁重而体育资源有限的问题,针对立定跳远、引体向上等中学生普遍开展的体测内容,采用人工智能技术研究能够有效评估和辅助提高学生基础动作训练水平的姿态评鉴和处方系统。研究内容包括标准动作模型的建立、现场动作采集及与标准动作的对比判定、生成学生动作改进建议三部分,最终形成一套智能的基础体育动作识别、标准程度评估和体质提升建议系统。; 关键词体育教育运动动作人工智能动作采集运动处方动作识别姿态估计算法标准程度评估; Keywords school physical education motor action artificial intelligence action acquisition exercise prescription action recognition attitude estimation algorithm evaluation of standard degree; 分类号 TN915.5-34 [电子电信—通信与信息系统] TP391.44 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名行人重识别模型的多任务损失设计: 3; 作者白宗文张哲; 机构延安大学物理与电子信息学院; 出处《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期400-408,共9页; 基金国家自然科学基金项目(62266045)。; 文摘行人重识别是一项利用计算机视觉技术判断图像中是否存在特定行人的任务。为研究Re-ID模型使用身份标签不能有效地学习不同行人之间的相似局部外观问题,提出了一种基于多任务损失的Re-ID方法。首先,通过主干网络提取全局特征以及局部特征,借助姿态估计算法检测行人身体部位,将身体部位的特征与局部特征组进行融合形成人体姿态引导特征;其次,通过多任务损失方法指导模型对人体姿态引导特征以及全局特征进行优化,从而增强模型对遮挡以及不具有区分性局部外观的鲁棒性。结果表明:多任务损失方法在Occluded-Duke、Market 1501和DukeMTMC-reID数据集上的mAP/Rank-1的精度分别达到了59.7%/67.9%,88.4%/94.9%和80.6%/89.9%。为避免训练集与测试集数据之间分布的差异性导致预训练模型产生次优检索结果的问题,提出了一种基于图卷积网络的重排序方法,该方法利用图卷积算子在图上将行人的最近邻特征传播,从而优化了每个图像的表示,以获得更优的检索结果。; 关键词行人重识别姿态估计算法多任务损失图卷积算子重排序; Keywords person re-identification pose estimation algorithm multi-task loss graph convolution operators reranking; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MEMS传感器的运动辅助训练系统被引量：1: 4; 作者赵文楠王明磊; 机构燕山大学; 出处《现代电子技术》 2022年第4期50-54,共5页; 基金河北省自然科学基金(F2019202337) 2020年度河北省社会科学发展研究项目(20200503137)。; 文摘针对传统运动辅助训练系统存在的运动辅助训练方法匮乏、教练的指导效率低的问题,文中提出一种基于MEMS传感器的运动辅助训练系统。利用MEMS传感器的工作原理,通过运动辅助训练系统逻辑框架设计和运动辅助训练传感器设计完成系统的硬件设计。同时,通过提取运动轨迹特征并结合卡尔曼滤波方法,对运动员手臂运动姿态角进行计算,对运动员姿态估计算法进行设计,最终完成系统的软件设计,从而实现运动辅助训练系统的设计。实验测试结果表明,基于MEMS传感器的运动辅助训练系统不仅可以增加运动辅助训练方法的数量,还可以提高教练的指导效率,从而大大提高运动辅助训练系统的性能。文中设计系统对运动捕捉技术的推广和其在辅助训练领域的应用具有重要意义。; 关键词运动辅助训练 MEMS传感器运动轨迹姿态角计算姿态估计算法特征提取系统测试; Keywords sports assistant training MEMS sensor motion trajectory attitude angle calculation attitude estimation algorithm feature extraction system testing; 分类号 TN876-34 [电子电信—信息与通信工程] TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于视觉-惯导信息融合的采场支架姿态感知方法	邢轲轲程敬义许忠鑫万志军薛民体闫万梓包阔易俊杰	《工矿自动化》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	人工智能辅助姿态识别和运动处方的研究	孔令凯王森	《现代电子技术》北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	行人重识别模型的多任务损失设计	白宗文张哲	《西安科技大学学报》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于MEMS传感器的运动辅助训练系统	赵文楠王明磊	《现代电子技术》	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料