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基于双包层光纤布拉格光栅传感手指运动姿势识别
1
作者
张森
刘熠鑫
+6 位作者
张增亚
周健文
陆俊宇
曹珊珊
余柯涵
韦玮
郑加金
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第3期863-868,共6页
手指运动姿势识别在远程医疗、智能可穿戴设备以及人机交互等领域具有广泛的应用前景,但如何实现自然流畅的手指运动姿势识别仍存在不少挑战。提出了一种基于双包层光纤布拉格光栅(FBG)传感器阵列的手指运动姿势识别系统,通过在受测者...
手指运动姿势识别在远程医疗、智能可穿戴设备以及人机交互等领域具有广泛的应用前景,但如何实现自然流畅的手指运动姿势识别仍存在不少挑战。提出了一种基于双包层光纤布拉格光栅(FBG)传感器阵列的手指运动姿势识别系统,通过在受测者前臂不同位置布设6个不同中心波长的双包层FBG传感器,可在不影响手指自然流畅运动的前提下,实时监测手指运动引起的前臂不同肌肉组织的微小形变。在学习6种已知手势引起的双包层FBG中心波长漂移的基础上,实现了对未知简单手势近100%和复杂手势约87%的高准确率识别。与普通单模FBG传感器进行了对比实验,结果表明在相同的实验条件下,双包层FBG传感器对微小应变具有更高的灵敏度和对手指运动姿势更高的识别率。本工作开发的双包层FBG传感器阵列既可以高精度的识别不同手势,同时具有良好的稳定性,有望在手势识别领域中获得实际应用。
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关键词
双包层光纤
光纤布拉格光栅
传感器
手指
运动姿势
识别
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职称材料
基于改进YOLOv8pose的校园体测运动姿势识别研究
被引量：
3
2
作者
罗智杰
王泽宇
+2 位作者
岑飘
刘文静
郭建军
《电子测量技术》
北大核心
2024年第19期24-33,共10页
针对现有运动姿势识别算法在人体姿态检测的准确度和效率上的不足,本文提出一种基于改进YOLOv8pose的高效检测算法。该算法通过引入RL_SEAM模块优化关键点的遮挡情景,结合C2f-Context机制增强上下文信息的利用,提升模型对复杂姿态的识...
针对现有运动姿势识别算法在人体姿态检测的准确度和效率上的不足,本文提出一种基于改进YOLOv8pose的高效检测算法。该算法通过引入RL_SEAM模块优化关键点的遮挡情景,结合C2f-Context机制增强上下文信息的利用,提升模型对复杂姿态的识别能力,并利用Pose_SA轻量化检测头提升模型对运动姿势识别的效果与效率。实验结果显示,改进后的YOLOv8pose算法在人体运动姿势识别任务中取得了显著的提升,其参数量及模型大小相比原YOLOv8n基准模型分别降低了14.24%和10.94%,同时精确率、召回率及平均精度均值相较于原模型分别提高了7.60%、7.60%和10.54%。因此,本文提出的YOLOv8-LSP模型有助于解决人体运动姿势识别任务中面临的关键点遮挡、复杂多变姿态等难题。
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关键词
YOLOv8
运动姿势
识别
RL_SEAM
C2f-Context
Pose_SA
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职称材料
具有确定运动姿势的柔性体的动力学分析研究
被引量：
4
3
作者
杨元明
张伟
+1 位作者
宋天霞
陈传尧
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2006年第1期119-126,共8页
讨论了具有确定运动姿态的柔性多体系统的非线性动力学控制方程.将飞行器在空间的运动看作是已知的,分析了飞行器上的挠性构件对飞行器运动和姿态的影响,利用假设模态,将挠性构件的变形,看作是空间直角坐标轴方向的线元振动所构成的,根...
讨论了具有确定运动姿态的柔性多体系统的非线性动力学控制方程.将飞行器在空间的运动看作是已知的,分析了飞行器上的挠性构件对飞行器运动和姿态的影响,利用假设模态,将挠性构件的变形,看作是空间直角坐标轴方向的线元振动所构成的,根据动力学中的Kane方法,建立了动力学方程,方程中包含表示弹性变形的结构刚度矩阵及表示变形体非线性变形几何刚度矩阵,方程推导从应力_应变关系入手,使用了有限元法.经简化,得到了带帆板结构的平面挠性体对飞行器运动影响的动力学方程,这种方程可通过计算机实现其数值解.
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关键词
运动姿势
柔性体
动力学分析
非线性动力学控制方程
线元振动
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职称材料
题名
基于双包层光纤布拉格光栅传感手指运动姿势识别
1
作者
张森
刘熠鑫
张增亚
周健文
陆俊宇
曹珊珊
余柯涵
韦玮
郑加金
机构
南京邮电大学电子与光学工程学院
中国电信集团有限公司山东分公司
中天科技光纤有限公司
江苏省特种光纤材料与器件制备及应用工程研究中心
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第3期863-868,共6页
基金
国家自然科学基金项目(62075100)资助。
文摘
手指运动姿势识别在远程医疗、智能可穿戴设备以及人机交互等领域具有广泛的应用前景,但如何实现自然流畅的手指运动姿势识别仍存在不少挑战。提出了一种基于双包层光纤布拉格光栅(FBG)传感器阵列的手指运动姿势识别系统,通过在受测者前臂不同位置布设6个不同中心波长的双包层FBG传感器,可在不影响手指自然流畅运动的前提下,实时监测手指运动引起的前臂不同肌肉组织的微小形变。在学习6种已知手势引起的双包层FBG中心波长漂移的基础上,实现了对未知简单手势近100%和复杂手势约87%的高准确率识别。与普通单模FBG传感器进行了对比实验,结果表明在相同的实验条件下,双包层FBG传感器对微小应变具有更高的灵敏度和对手指运动姿势更高的识别率。本工作开发的双包层FBG传感器阵列既可以高精度的识别不同手势,同时具有良好的稳定性,有望在手势识别领域中获得实际应用。
关键词
双包层光纤
光纤布拉格光栅
传感器
手指
运动姿势
识别
Keywords
Double-clad fiber
Fiber Bragg grating
Sensor
Gesture recognition
分类号
TN253 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv8pose的校园体测运动姿势识别研究
被引量：
3
2
作者
罗智杰
王泽宇
岑飘
刘文静
郭建军
机构
仲恺农业工程学院信息科学与技术学院
仲恺农业工程学院智慧农业工程技术研究中心
仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室
出处
《电子测量技术》
北大核心
2024年第19期24-33,共10页
基金
广东省自然科学基金面上项目(2021A1515011605)
广东省企业科技特派员项目(GDKTP2021004400)
+1 种基金
广州市增城区农村科技特派员项目(2021B42121631)
2022年仲恺农业工程学院研究生教育创新计划项目(KA220160228)资助。
文摘
针对现有运动姿势识别算法在人体姿态检测的准确度和效率上的不足,本文提出一种基于改进YOLOv8pose的高效检测算法。该算法通过引入RL_SEAM模块优化关键点的遮挡情景,结合C2f-Context机制增强上下文信息的利用,提升模型对复杂姿态的识别能力,并利用Pose_SA轻量化检测头提升模型对运动姿势识别的效果与效率。实验结果显示,改进后的YOLOv8pose算法在人体运动姿势识别任务中取得了显著的提升,其参数量及模型大小相比原YOLOv8n基准模型分别降低了14.24%和10.94%,同时精确率、召回率及平均精度均值相较于原模型分别提高了7.60%、7.60%和10.54%。因此,本文提出的YOLOv8-LSP模型有助于解决人体运动姿势识别任务中面临的关键点遮挡、复杂多变姿态等难题。
关键词
YOLOv8
运动姿势
识别
RL_SEAM
C2f-Context
Pose_SA
Keywords
YOLOv8
sports posture recognition
RL-SEAM
C2f-Context
Pose_SA
分类号
TN98 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
具有确定运动姿势的柔性体的动力学分析研究
被引量：
4
3
作者
杨元明
张伟
宋天霞
陈传尧
机构
华中科技大学土木工程与力学学院
南阳理工学院土木工程系
出处
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2006年第1期119-126,共8页
基金
河南省自然科学基金资助项目(0311011100)
文摘
讨论了具有确定运动姿态的柔性多体系统的非线性动力学控制方程.将飞行器在空间的运动看作是已知的,分析了飞行器上的挠性构件对飞行器运动和姿态的影响,利用假设模态,将挠性构件的变形,看作是空间直角坐标轴方向的线元振动所构成的,根据动力学中的Kane方法,建立了动力学方程,方程中包含表示弹性变形的结构刚度矩阵及表示变形体非线性变形几何刚度矩阵,方程推导从应力_应变关系入手,使用了有限元法.经简化,得到了带帆板结构的平面挠性体对飞行器运动影响的动力学方程,这种方程可通过计算机实现其数值解.
关键词
运动姿势
柔性体
动力学分析
非线性动力学控制方程
线元振动
Keywords
flexible body
line element vibration
dynamic equation
Kane＇s method
分类号
O313 [理学—一般力学与力学基础]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双包层光纤布拉格光栅传感手指运动姿势识别
张森
刘熠鑫
张增亚
周健文
陆俊宇
曹珊珊
余柯涵
韦玮
郑加金
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进YOLOv8pose的校园体测运动姿势识别研究
罗智杰
王泽宇
岑飘
刘文静
郭建军
《电子测量技术》
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
具有确定运动姿势的柔性体的动力学分析研究
杨元明
张伟
宋天霞
陈传尧
《应用数学和力学》
CSCD
北大核心
2006
4
在线阅读
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职称材料
已选择
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