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基于人体运动识别约束的室内定位方法 被引量：1
1
作者 李嘉智 刘宁 +2 位作者 节笑晗 王靖骁 赵辉 《电讯技术》 北大核心 2024年第4期606-611,共6页
针对传统的行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)方法无法满足多运动状态下的定位问题,提出了一种基于神经网络运动识别辅助室内定位的方法。构建出卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurr... 针对传统的行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning,PDR)方法无法满足多运动状态下的定位问题,提出了一种基于神经网络运动识别辅助室内定位的方法。构建出卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)组合的神经网络模型,用于识别人体的运动状态并完成分类。根据运动分类的结果应用到行人航迹推算中,分析和筛选运动参数特征作为算法的阈值约束条件来提高定位精度。在算法中运动步数由合加速度计数据波形检测得到,步长由运动状态的特征自适应调整步长模型。通过实验验证,CNN-GRU模型在自建数据集上的准确率达到99.6%。将识别结果应用到PDR中,在112 m 4种动作的矩形路线中定位误差为1.8 m,误差远低于传统PDR定位的19.9 m。实验结果验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 室内定位 行人航迹推算(PDR) 人体运动识别 卷积神经网络(CNN)
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基于视觉的人的运动识别综述 被引量：79
2
作者 杜友田 陈峰 +1 位作者 徐文立 李永彬 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期84-90,共7页
目前,基于视觉的人的运动分析是一个非常活跃的研究领域,而对人的运动进行理解和识别更是该领域内一个富有挑战性的研究方向,它在智能监控、感知接口和基于内容的视频检索等领域具有广泛的应用前景.本文对人的运动识别领域近年来的发展... 目前,基于视觉的人的运动分析是一个非常活跃的研究领域,而对人的运动进行理解和识别更是该领域内一个富有挑战性的研究方向,它在智能监控、感知接口和基于内容的视频检索等领域具有广泛的应用前景.本文对人的运动识别领域近年来的发展作了比较详细的论述,从人运动的类别、运动表示方法和运动识别方法三个方面分析了该方向的进展情况,并对当前该研究方向上亟待解决的问题做了比较详细的分析. 展开更多
关键词 计算机视觉 智能监控 运动表示 运动识别
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基于多层运动历史图像的飞行时间相机人体运动识别 被引量：7
3
作者 张旭东 杨静 +1 位作者 胡良梅 段琳琳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期1139-1144,共6页
该文利用飞行时间(Time-Of-Fligh,TOF)相机提供的距离图像,在运动历史图像的基础上提出一种基于多层运动历史图像的人体运动识别方法。计算距离轮廓序列的运动能量图作为整体运动信息,同时根据距离变化量,计算前向、后向的多层运动历史... 该文利用飞行时间(Time-Of-Fligh,TOF)相机提供的距离图像,在运动历史图像的基础上提出一种基于多层运动历史图像的人体运动识别方法。计算距离轮廓序列的运动能量图作为整体运动信息,同时根据距离变化量,计算前向、后向的多层运动历史图像作为局部运动信息,共同组成多层运动历史图像。为了解决Hu矩对不连续或具有噪声的形状较为敏感的问题,引入R变换对每层运动历史图像进行特征提取,串联形成特征向量送入SVM进行分类识别。实验结果表明,该识别方法可以有效识别人体运动。 展开更多
关键词 人体运动识别 距离图像 多层运动历史图像 R变换
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摄相机运动识别及视频分割的组合检测新方法 被引量：1
4
作者 王萍 谈正 蔡骋 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第12期1267-1271,共5页
针对视频镜头分割处理的需求,提出了一种综合运动参数曲线法.它以由压缩域视频流中运动信息估计出的摄像机运动参数为基础,对视频流进行基于内容的分析.该方法的特点是在对视频流处理中将摄像机的运动识别与视频分割问题综合考虑,在求... 针对视频镜头分割处理的需求,提出了一种综合运动参数曲线法.它以由压缩域视频流中运动信息估计出的摄像机运动参数为基础,对视频流进行基于内容的分析.该方法的特点是在对视频流处理中将摄像机的运动识别与视频分割问题综合考虑,在求取帧间摄像机运动参数以及判断连续帧间的摄像机运动趋势的同时,可一并实现对视频流时域上的自动分割,以及近景镜头等的识别,对各种类型视频均采用相同的技术操作和统一的门限值,具有上佳的鲁棒性.对MPEG组织专用于内容检索的10类共计284min的标准视频进行了实验,查全率达92%～100%,查准率也高达86%以上(动画及体育片段除外),证实了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 视频流镜头分割 摄像机运动识别 压缩域
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改进BP神经网络的EMG手指运动识别 被引量：6
5
作者 方一新 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期92-95,共4页
在基于肌电信号(EMG)手指运动的模式识别中,稳定性和识别率是两个主要问题,为此提出了一种新的EMG模式识别算法。该算法采用现代信号处理理论中的AR模型和改进的BP神经网络相结合的算法,有效的解决了BP网络识别中落入局部极值问题。进... 在基于肌电信号(EMG)手指运动的模式识别中,稳定性和识别率是两个主要问题,为此提出了一种新的EMG模式识别算法。该算法采用现代信号处理理论中的AR模型和改进的BP神经网络相结合的算法,有效的解决了BP网络识别中落入局部极值问题。进行试验,将提取到的特征值输入MATLAB建立一个改进多层BP神经网络,识别三个不同类型的手指运动。实验表明,改进BP算法较传统BP算法获得了更高的识别精度,达到94%左右。 展开更多
关键词 BP神经网络 AR模型 EMG信号 手指运动识别
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基于压力传感器及支持向量机的人体运动识别系统 被引量：7
6
作者 王晋 《电子设计工程》 2018年第18期92-95,101,共5页
针对现代人体运动状态检测过程中设备需求较为严格,并且预测的精度比较低。那么就是压力传感器和支持向量机实现了人体运动识别系统的设计。此人体运动识别系统主要是通过移动终端设备中的传感器得到人体运动的数据,并且通过支持向量机... 针对现代人体运动状态检测过程中设备需求较为严格,并且预测的精度比较低。那么就是压力传感器和支持向量机实现了人体运动识别系统的设计。此人体运动识别系统主要是通过移动终端设备中的传感器得到人体运动的数据,并且通过支持向量机实现得到数据集合运动状态的建模和预测,最终能够有效实现低设备需求及高精准度人体运动状态检测,并且最后还利用实验对其有效性进行了全面的验证。 展开更多
关键词 压力传感器 支持向量机 人体运动识别 状态检测
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基于深度学习的放置方式和位置无关运动识别 被引量：5
7
作者 沈延斌 陈岭 +1 位作者 郭浩东 陈根才 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1141-1148,共8页
针对传统基于加速度传感器的运动识别方法依赖于传感设备的放置方式和位置的问题,提出一种基于深度学习的运动识别方法,且与放置方式和位置无关.使用栈式自动编码器构建深度网络,结合逐层无监督学习和全局有监督微调的方式,快速、有效... 针对传统基于加速度传感器的运动识别方法依赖于传感设备的放置方式和位置的问题,提出一种基于深度学习的运动识别方法,且与放置方式和位置无关.使用栈式自动编码器构建深度网络,结合逐层无监督学习和全局有监督微调的方式,快速、有效地学习出原始数据的深层特征.设计不同放置方式和不同设备放置位置的学习策略,并利用所学特征对不同设备放置方式和位置下的运动进行识别.实验结果表明:基于深度学习的方法可以从原始数据中提取出与放置方式和位置无关的深度特征,相比传统方法,能够有效提高在非固定加速度传感设备放置方式和位置下的运动识别准确率. 展开更多
关键词 运动识别 传感设备位置 加速度传感设备 深度学习 普适计算
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基于深度信息的人体运动识别方法 被引量：2
8
作者 陈力 王俊凯 张玉玺 《太赫兹科学与电子信息学报》 2016年第3期443-448,共6页
近年来,可见光视频序列的人体运动识别研究已经取得了一定的进展。由于这些数据源容易受到目标颜色、光照强度和背景杂波的影响,因此将深度信息应用于人体运动识别。本文首先采用了基于时空兴趣点的人体运动的局部表征方法,分别实现了Ha... 近年来,可见光视频序列的人体运动识别研究已经取得了一定的进展。由于这些数据源容易受到目标颜色、光照强度和背景杂波的影响,因此将深度信息应用于人体运动识别。本文首先采用了基于时空兴趣点的人体运动的局部表征方法,分别实现了Harris时空兴趣点与基于Gabor滤波器的时空兴趣点(STIPs)检测方法在深度信息上的应用。然后对相应结果进行立方体描述并提取了深度立方体相似特征(DCSF)。最后利用基于时空码本的支持向量机(SVM)动作分类器完成对动作的分类。实验表明,基于Gabor滤波器的检测方法在深度数据集上取得了更好的识别效果。 展开更多
关键词 分层传输运动分析 运动识别 时空兴趣点 运动表征 SVM分类
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采用运动传感器的人体运动识别深度模型 被引量：9
9
作者 滕千礼 A.ESMAEILI KELISHOMI 蔡忠闽 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期60-66,145,共8页
针对传统机器学习方法在采用运动传感器数据的人体运动识别领域中识别效果严重依赖人工特征且准确率受限的问题,提出一种改进的卷积网络与双层长短期记忆网络的深层混合(VGGLSTM)模型以实现特征自提取并进行运动识别。该模型结合传感器... 针对传统机器学习方法在采用运动传感器数据的人体运动识别领域中识别效果严重依赖人工特征且准确率受限的问题,提出一种改进的卷积网络与双层长短期记忆网络的深层混合(VGGLSTM)模型以实现特征自提取并进行运动识别。该模型结合传感器数据层状、时序的结构特点,将多维传感器数据类比于图像的RGB矩阵进行适应性处理;由一维串联卷积网络与双层长短期记忆网络复合而成。实验结果表明,在开源的人体运动识别(HAR)数据集和无线传感器信息控掘(WISDM)数据集上采用该模型的人体运动识别方法的平均准确率分别达到了97.17%和96.53%,该模型可以有效避免复杂的特征工程,在人体运动识别问题中具有很好的准确性和适应性。 展开更多
关键词 运动传感器 人体运动识别 特征自提取 深层混合模型
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基于Android智能手机内置传感器的人体运动识别 被引量：3
10
作者 刘进磊 袁清珂 +1 位作者 李烨 吕雪 《集成技术》 2014年第3期61-67,共7页
文章提出了一种利用智能手机的人体运动识别算法,将手机按使用者的习惯放置在任意的口袋中(对手机的方向和位置没有任何限制)。利用手机内置的运动传感器采集人体的运动数据,然后将手机采集的数据在WEKA环境下进行特征值的挖掘,并利用... 文章提出了一种利用智能手机的人体运动识别算法,将手机按使用者的习惯放置在任意的口袋中(对手机的方向和位置没有任何限制)。利用手机内置的运动传感器采集人体的运动数据,然后将手机采集的数据在WEKA环境下进行特征值的挖掘,并利用其工具箱中的J48决策树、贝叶斯、序列最小优化3种分类器对实验者的数据集进行离线分析,其中J48的分类精度最高达到了90.7%。最后利用分类效果比较好的J48决策树,在手机上开发了一种实时运动分类算法。 展开更多
关键词 人体运动识别 手机内置传感器 手机位置不固定 J48决策树
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运动识别中基于主题的特征构建方法
11
作者 郭浩东 陈岭 +1 位作者 丁永锋 陈根才 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1149-1154,共6页
针对传统基于特征提取的运动识别方法很大程度上依赖研究者的领域知识和训练样本的规模问题,提出一种基于主题的特征构建方法,使用基于符号化聚合近似(SAX)的主题模型对运动模式进行建模.使用降维的方法对加速度原始信号进行预处理,结... 针对传统基于特征提取的运动识别方法很大程度上依赖研究者的领域知识和训练样本的规模问题,提出一种基于主题的特征构建方法,使用基于符号化聚合近似(SAX)的主题模型对运动模式进行建模.使用降维的方法对加速度原始信号进行预处理,结合时序数据符号化聚合近似化的方法,将SAX化后的时序数据集作为主题分析的文档集.通过主题模型进行模式挖掘,实现文档数据的降维效果,构造隐主题相关的向量,并通过建立空间向量模型(VSM)进行运动识别.实验结果表明:基于符号化聚合近似的主题分析方法可以很好地应用于运动识别,并且与传统基于特征提取的方法和基于模体发现的方法相比,活动识别率明显提升. 展开更多
关键词 运动识别 传感器 符号化聚合近似 模体发现 隐含狄利克雷分配
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基于随机森林算法和摩擦起电传感器的人体运动识别研究 被引量：1
12
作者 冷寒松 张丰铎 +2 位作者 任立杰 杨大伟 王志华 《河北水利电力学院学报》 2022年第2期29-34,共6页
人体运动传感器是可穿戴设备、物联网等领域的关键传感器,低成本的聚合物多功能运动传感器有广阔的应用前景。基于摩擦起电原理,聚合物传感器可实现多种运动的感知。通过对传感器结构和电荷转移规律的分析,表明其可有效感知三维直线运... 人体运动传感器是可穿戴设备、物联网等领域的关键传感器,低成本的聚合物多功能运动传感器有广阔的应用前景。基于摩擦起电原理,聚合物传感器可实现多种运动的感知。通过对传感器结构和电荷转移规律的分析,表明其可有效感知三维直线运动。将传感器固定在测试人员脚踝处,测得跑步和走路等不同运动状态下的输出电压。选择部分电极输出电压的极差和标准差作为特征量,采用随机森林算法对特征量进行分析,研究结果表明该方法对走路和跑步的识别准确率可达98.3%,为该型传感器在可穿戴设备上的应用奠定了基础。 展开更多
关键词 摩擦起电 多功能运动传感器 运动识别 特征量 随机森林算法
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基于智能手机BDS-3测速信息的行人运动识别
13
作者 李阳阳 王磊 +1 位作者 王高靖 徐秀川 《无线电工程》 北大核心 2023年第5期1086-1092,共7页
基于智能手机的北斗三号(BDS-3)定位与测速逐步成为大众获取位置服务的主要应用。随着北斗系统服务性能的提升,其提供的位置与速度信息催生了新的服务和应用场景,结合智能手机BDS-3的测速信息,提出了一种基于支持向量机(Support Vector ... 基于智能手机的北斗三号(BDS-3)定位与测速逐步成为大众获取位置服务的主要应用。随着北斗系统服务性能的提升,其提供的位置与速度信息催生了新的服务和应用场景,结合智能手机BDS-3的测速信息,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的行人运动识别方法。该方法可应用于行为感知、优化健身方案等健康领域。评估了安卓智能手机BDS-3测速精度并基于手机持有者在运动过程中的BDS-3速度信息对行人的运动状态进行识别。结果表明,BDS-3的测速精度略优于GPS和BDS-2系统。多系统组合测速能提升测速精度。通过合理地选取特征,利用智能手机BDS-3测速信息对行人运动模式进行自动识别的正确率可达96.3%。 展开更多
关键词 智能手机 北斗三号 测速 多普勒 运动识别
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意法半导体（ST）推出具有运动识别功能可编程的微型多传感器MEMS模块
14
《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2012年第8期662-662,共1页
2012年7月18日,横跨多重电子应用领域的半导体供应商、消费电子和便携设备MEMS供应商意法半导体（ST Microelectronics,简称ST）推出一款拥有可自定义运动识别功能的微型6轴传感器模块。意法半导体最新的iNEMO惯性模块有助于空间受限... 2012年7月18日,横跨多重电子应用领域的半导体供应商、消费电子和便携设备MEMS供应商意法半导体（ST Microelectronics,简称ST）推出一款拥有可自定义运动识别功能的微型6轴传感器模块。意法半导体最新的iNEMO惯性模块有助于空间受限且耗电高的便携消费电子产品提高用户体验和运动识别实境功能，为配戴式传感器在运动、健身和健康诊断领域的应用开启了一条捷径。 展开更多
关键词 意法半导体 传感器模块 运动识别 MEMS 多传感器 识别功能 微型 半导体供应商
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基于小样本人体运动行为识别的孪生网络算法
15
作者 姚明辉 王悦燕 +2 位作者 吴启亮 牛燕 王聪 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期504-511,共8页
为了使用更少传感器实现更高精度的人体运动行为识别,提出基于DSC-BiGRU-Att孪生网络的方法,旨在使用加速度传感器通过深度学习网络模型,实现对人体运动行为的准确识别.基于人体运动行为多分类任务目标,以孪生网络为基本框架,将预处理... 为了使用更少传感器实现更高精度的人体运动行为识别,提出基于DSC-BiGRU-Att孪生网络的方法,旨在使用加速度传感器通过深度学习网络模型,实现对人体运动行为的准确识别.基于人体运动行为多分类任务目标,以孪生网络为基本框架,将预处理后的加速度传感器数据样本对输入孪生网络.孪生网络由2个结构相同、参数共享的深度可分离网络(DSC)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Att)组成.深度可分离卷积网络提取运动行为信号中的空间特征,双向门控单元提取信号中的时间特征,引入注意力机制对提取的特征进行强化,最终实现人体运动行为的识别.利用真实的数据集对所提出的DSC-BiGRU-Att孪生网络进行验证.实验结果表明,所提出的算法在样本量较少的情况下取得了较好的行为识别结果,改模型在自采集加速度数据集上的准确率为98.89%. 展开更多
关键词 深度学习 人体运动行为识别 注意力机制 深度可分离卷积 孪生网络
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多特征融合下连续帧图像运动目标识别方法
16
作者 刘朝霞 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期49-52,共4页
针对不同类型运动目标形状不同、运动模式不一致导致识别难度大的问题,文中提出一种多特征融合下连续帧图像运动目标识别方法。通过摄像机对目标进行连续帧图像采集,从中提取图像颜色及纹理特征,经归一化操作和特征间的欧氏距离融合提... 针对不同类型运动目标形状不同、运动模式不一致导致识别难度大的问题,文中提出一种多特征融合下连续帧图像运动目标识别方法。通过摄像机对目标进行连续帧图像采集,从中提取图像颜色及纹理特征,经归一化操作和特征间的欧氏距离融合提取多特征后,进行近似距离计算并排序,将前一部分作为长短期记忆网络输入特征向量,构建运动目标识别模型,输出连续帧图像运动目标识别结果。通过实验验证,该方法能够通过一种可视化的页面将识别结果显示出来,便于用户快速、准确地理解和分析识别结果,识别速度快、稳定可靠,可以为相关领域提供有效的技术支持。 展开更多
关键词 多特征融合 连续帧图像 运动目标识别 特征提取 颜色特征 纹理特征 欧氏距离 长短期记忆网络
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CNN-LSTM车辆运动状态识别的AUKF组合导航方法 被引量：1
17
作者 刘宁 谢越栋 +2 位作者 胡彬 范军芳 苏中 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期803-811,共9页
针对固定的噪声协方差难以适应车辆不同运动行为下噪声统计特性差异大的问题,提出了一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络(CNN-LSTM)的车辆运动状态识别自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)组合导航方法。首先,应用CNN-LSTM网络模型进行车辆运... 针对固定的噪声协方差难以适应车辆不同运动行为下噪声统计特性差异大的问题,提出了一种基于卷积神经网络与长短期记忆网络(CNN-LSTM)的车辆运动状态识别自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)组合导航方法。首先,应用CNN-LSTM网络模型进行车辆运动状态识别,解决车辆自我运动不确定性的问题;其次,将特定运动状态约束下的噪声协方差应用于UKF的时间更新与量测更新;最后,将所提方法在采集的数据集上进行验证。实验结果表明,与经典的UKF算法相比,所提方法的位置均方根误差与速度均方根误差分别下降了22.67%与2.63%,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 组合导航 车辆运动状态识别 组合神经网络 自适应无迹卡尔曼滤波 噪声协方差
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基于改进神经网络的视频序列运动目标识别方法 被引量：1
18
作者 范建伟 李琳 靳志鑫 《现代电子技术》 北大核心 2024年第20期118-122,共5页
为改善运动目标检测效果,降低目标漏检率,提出一种基于改进神经网络的视频序列运动目标识别方法。构建改进YOLOv3的运动目标识别模型,以不同帧视频图像为模型输入,经过卷积层的初步特征提取后,输入到由5个残差模块组成的深层网络中。通... 为改善运动目标检测效果,降低目标漏检率,提出一种基于改进神经网络的视频序列运动目标识别方法。构建改进YOLOv3的运动目标识别模型,以不同帧视频图像为模型输入,经过卷积层的初步特征提取后,输入到由5个残差模块组成的深层网络中。通过以上采样方式构建特征金字塔,实现对运动目标四尺度特征的捕捉。在特征金字塔的每一层,应用K-means算法对运动目标真实框进行聚类,确保候选框尺寸和比例与真实运动目标的统计特性相匹配;再利用获得的候选框和分类器对特征图上每个位置进行目标检测,运用非极大值抑制技术剔除重叠框,将斥力损失函数引入到网络训练总损失之中,使预测框无限贴近运动目标真实框,实现对运动目标的精准识别。实验结果表明,所提方法具有显著的运动目标识别能力,当聚类数目为12时,运动目标识别的AUC、F1指标可达到0.92、0.90,且计算量较少。 展开更多
关键词 视频序列 运动目标识别 改进YOLOv3网络 特征金字塔 K-MEANS算法 候选框聚类
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基于卷积神经网络的肌电信号人体运动模式识别技术
19
作者 刘亚丽 鲁妍池 +1 位作者 马勋举 宋遒志 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2144-2158,共15页
随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的... 随着外骨骼机器人等肌电控制设备的快速发展,表面肌电信号此类非平稳、非周期信号在高性能运动识别系统中的应用已成为相关研究领域的重点。为实现肌电信号跨域特征融合,提出一种基于肌电信号的双卷积链神经网络模型,采集7块关键肌肉的原始肌电信号,经特征提取,转化为能量核相图和离散小波变换系数特征图,分别输入双卷积链神经网络的卷积神经网络分支和MobileNetV2分支,利用融合模块提取高层隐藏特征并进行充分交互。制备包括以上两种特征图像和传统肌电信号图谱在内的3种数据集。3组交叉实验结果表明:所提方法对6种自测下肢运动的平均识别准确率达94.19%,显著优于其他特征组合与网络架构;在ENABL3S开源数据集识别7种下肢运动中取得98.32%的稳态识别准确率,进一步验证了所提方法优良的肌电特征捕捉能力和模式识别准确性。 展开更多
关键词 外骨骼机器人 表面肌电信号 运动模式识别 双卷积链神经网络 能量核 小波变换分析
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基于深度学习的高超声速飞行器运动行为识别
20
作者 林照晨 张欣然 +2 位作者 刘紫阳 贺风华 欧阳磊 《空天防御》 2024年第1期48-55,共8页
高超声速飞行器具有机动大、速度高、航程远、威胁强等特点,已成为各大国重点发展的武器装备,识别其运动行为能为防御和拦截提供有力的技术支持。本文对有禁飞区等复杂约束条件下的高超声速飞行器运动行为识别问题开展研究:首先通过分... 高超声速飞行器具有机动大、速度高、航程远、威胁强等特点,已成为各大国重点发展的武器装备,识别其运动行为能为防御和拦截提供有力的技术支持。本文对有禁飞区等复杂约束条件下的高超声速飞行器运动行为识别问题开展研究:首先通过分析高超声速飞行器的运动特点,建立能够充分描述其行为模式的参数化运动方程;然后基于优化思想求解有禁飞区等复杂约束条件下的航迹规划问题,构建其数据集;最后基于深度学习方法设计高超声速飞行器运动行为识别算法。试验结果表明:所设计的识别算法能够实现对高超声速飞行器运动行为的识别,且具有一定的泛化能力,可为后续防御决策提供一定的参考。 展开更多
关键词 高超声速飞行器 飞行约束条件 运动行为识别 航迹规划 深度学习
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