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无人CT智能姿态识别算法研究
被引量：
8
1
作者
冯文宇
朱洪堃
+2 位作者
殷佳炜
费敏锐
张堃
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期188-195,共8页
针对新冠肺炎疫情中肺部CT检查需要医生人工指导矫正姿态和交叉感染风险大的问题,提出基于人体姿态识别的无人CT智能姿态识别算法。通过CT-OpenPose模型检测人体姿势,该算法在OpenPose模型基础上,解决了传统模型硬件性能要求高、检测速...
针对新冠肺炎疫情中肺部CT检查需要医生人工指导矫正姿态和交叉感染风险大的问题,提出基于人体姿态识别的无人CT智能姿态识别算法。通过CT-OpenPose模型检测人体姿势,该算法在OpenPose模型基础上,解决了传统模型硬件性能要求高、检测速度慢和复杂环境下检测精度下降等问题,使用带自适应软阈值残差网络、跨层连接机制和权值修剪的方法对传统模型在底层特征提取方式、底层特征处理流程、模型训练和压缩方面进行改进。实验结果表明,在无人CT姿态识别任务中,CT-OpenPose模型检测精度高于传统模型,为83.6%,尤其在人体关键部位被臃肿的衣物或防护衣物遮挡的情况下,检测速度是传统模型的近3倍,达到42.2 f/s,具备较高的实用性。
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关键词
无人ct姿态识别
OpenPose模型
残差网络
跨层连接
权值修剪
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职称材料
题名
无人CT智能姿态识别算法研究
被引量：
8
1
作者
冯文宇
朱洪堃
殷佳炜
费敏锐
张堃
机构
南通大学电气工程学院
南通大学张謇学院
上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化技术重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期188-195,共8页
基金
国家自然基金重点项目(61633016)
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(19KJA350002)
国家级大学生创新创业训练计划项目(202010304065Z)资助
文摘
针对新冠肺炎疫情中肺部CT检查需要医生人工指导矫正姿态和交叉感染风险大的问题,提出基于人体姿态识别的无人CT智能姿态识别算法。通过CT-OpenPose模型检测人体姿势,该算法在OpenPose模型基础上,解决了传统模型硬件性能要求高、检测速度慢和复杂环境下检测精度下降等问题,使用带自适应软阈值残差网络、跨层连接机制和权值修剪的方法对传统模型在底层特征提取方式、底层特征处理流程、模型训练和压缩方面进行改进。实验结果表明,在无人CT姿态识别任务中,CT-OpenPose模型检测精度高于传统模型,为83.6%,尤其在人体关键部位被臃肿的衣物或防护衣物遮挡的情况下,检测速度是传统模型的近3倍,达到42.2 f/s,具备较高的实用性。
关键词
无人ct姿态识别
OpenPose模型
残差网络
跨层连接
权值修剪
Keywords
unmanned
ct
posture recognition
OpenPose model
residual network
cross-layer conne
ct
ion
weight pruning
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无人CT智能姿态识别算法研究
冯文宇
朱洪堃
殷佳炜
费敏锐
张堃
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
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