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题名面向水域人员的不安全行为识别算法与应用
被引量：3
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作者
何赟泽
周辉
吴兴辉
任丹彤
丁美有
程亮
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机构
湖南大学电气与信息工程学院
江苏海洋大学海洋工程学院
珠海云洲智能科技有限公司
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出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2023年第10期104-110,共7页
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文摘
为保障水域人员生命安全,针对水域环境人员不安全行为识别问题,提出一种基于Faster-RCNN+改进SlowFast的水域人员行为识别网络。主要工作包括以下几点:第一:根据采集的95段视频制作水域人员动作行为数据集,其中共有161687张快通道帧,5543张关键帧,共计标注框9173个。第二:使用Faster-RCNN+SlowFast模块化设计对水域人员动作行为数据集进行目标定位及行为分析,其实验结果表现良好,可以识别水域人员位置及行为。第三:提出一种与时域压缩策略相结合方式的改进SlowFast网络,结果表明改进SlowFast网络模型识别准确率提高5.0%,推理速度得到约1.14倍提升,实验证明可有效帮助识别水域人员的行为识别问题。
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关键词
水域环境
行为识别
水域人员动作行为数据集
SlowFast算法改进
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Keywords
water environment
behavior recognition
water personnel action behavior dataset
improvement of SlowFast
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分类号
TB9
[机械工程—测试计量技术及仪器]
TP302.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于视觉的人体行为识别算法研究综述
被引量：22
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作者
陈煜平
邱卫根
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机构
广东工业大学计算机学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第7期1927-1934,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61572142)
广东省科技计划资助项目(14ZK0180)
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文摘
主要讲述人体行为识别的基础流程,归纳了人体行为识别常用的数据集,总结了时域分割的发展现状和常用的方法,讲解了人体行为识别比较经典的方法,并归纳了人体行为识别最新、最热的深度学习方法。引入了动作分割,再结合行为识别,能够实现连续的人体行为识别,使得行为识别适用于实际场景,而不再是对经过人工剪辑好的单个视频进行识别,这在实际应用中意义重大。
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关键词
人体行为识别
数据集
动作分割
深度学习
双流网络
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Keywords
human action recognition
data set
motion segmentation
deep learning
two-stream network
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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