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基于ST-GCN警用巡逻机器人警情识别系统设计
被引量：
4
1
作者
胡丽军
吴燕玲
+1 位作者
宋全军
徐湛楠
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第6期78-81,共4页
针对现有警用巡逻机器人警情识别系统识别种类单一、识别率较低等问题,基于时空—图卷积网络(ST-GCN)和OpenPose算法的融合,面向跌倒(fall)、打砸(smash)和推搡(push)3种警情,设计了警用巡逻机器人警情识别系统。通过在真实场景测试,3...
针对现有警用巡逻机器人警情识别系统识别种类单一、识别率较低等问题,基于时空—图卷积网络(ST-GCN)和OpenPose算法的融合,面向跌倒(fall)、打砸(smash)和推搡(push)3种警情,设计了警用巡逻机器人警情识别系统。通过在真实场景测试,3种警情识别率分别为:跌倒85%,打砸80%,推搡83%;实时识别帧率为10 fps。实验结果表明:所设计的警情识别系统可以实现多种警情的实时、准确、可靠识别,具有较高的应用价值。
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关键词
时空—图卷积网络
OpenPose算法
警情识别
警用巡逻机器人
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职称材料
题名
基于ST-GCN警用巡逻机器人警情识别系统设计
被引量：
4
1
作者
胡丽军
吴燕玲
宋全军
徐湛楠
机构
安徽大学电气工程与自动化学院
中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023年第6期78-81,共4页
基金
安徽省重点研究和开发计划资助项目(201904d07020007,202004a07020051)
中国科学院合肥物质科学研究院院长基金资助项目(YZJJ2020QN17)。
文摘
针对现有警用巡逻机器人警情识别系统识别种类单一、识别率较低等问题,基于时空—图卷积网络(ST-GCN)和OpenPose算法的融合,面向跌倒(fall)、打砸(smash)和推搡(push)3种警情,设计了警用巡逻机器人警情识别系统。通过在真实场景测试,3种警情识别率分别为:跌倒85%,打砸80%,推搡83%;实时识别帧率为10 fps。实验结果表明:所设计的警情识别系统可以实现多种警情的实时、准确、可靠识别,具有较高的应用价值。
关键词
时空—图卷积网络
OpenPose算法
警情识别
警用巡逻机器人
Keywords
spatio-temporal graph convolutional network(ST-GCN)
OpenPose algorithm
police situation recognition
police patrol robot
分类号
TP212 [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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作者
出处
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被引量
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1
基于ST-GCN警用巡逻机器人警情识别系统设计
胡丽军
吴燕玲
宋全军
徐湛楠
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2023
4
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