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基于4D成像雷达的隔墙人体姿态重建与行为识别研究 被引量：1
1
作者 张锐 龚汉钦 +5 位作者 宋瑞源 李亚东 卢智 张东恒 胡洋 陈彦 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期44-61,共18页
隔墙人体姿态重建和行为识别在智能安防和虚拟现实等领域具有广泛应用前景。然而,现有隔墙人体感知方法通常忽视了对4D时空特征的建模以及墙体对信号的影响,针对这些问题,该文创新性地提出了一种基于4D成像雷达的隔墙人体感知新架构。首... 隔墙人体姿态重建和行为识别在智能安防和虚拟现实等领域具有广泛应用前景。然而,现有隔墙人体感知方法通常忽视了对4D时空特征的建模以及墙体对信号的影响,针对这些问题,该文创新性地提出了一种基于4D成像雷达的隔墙人体感知新架构。首先,基于时空分离的分步策略,该文设计了ST~2W-AP时空融合网络,解决了由于主流深度学习库缺少4D卷积而无法充分利用多帧3D体素时空域信息的问题,实现了保留3D空域信息的同时利用长序时域信息,大幅提升姿态估计任务和行为识别任务的性能。此外,为抑制墙体对信号的干扰,该文利用深度学习强大的拟合性能和并行输出的特点设计了深度回波域补偿器,降低了传统墙体补偿方法的计算开销。大量的实验结果表明,相比于现有最佳方法,ST~2W-AP将平均关节位置误差降低了33.57%,并且将行为识别的F1分数提高了0.51%。 展开更多
关键词 穿墙 人体姿态估计 行为识别 射频感知 深度学习
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基于足压与姿态信息融合的步态相位识别方法
2
作者 颜兵兵 宋佳宝 +2 位作者 单琳娜 王璐 陈光 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第5期177-184,共8页
针对医疗康复和人机交互领域中下肢外骨骼机器人对人体步态识别的需求,提出了一种基于足压与姿态信息融合的步态相位识别方法。以足底压力分布和足部运动姿态为研究对象,构建出一套可穿戴式足部运动数据采集系统,并收集了平地行走、坡... 针对医疗康复和人机交互领域中下肢外骨骼机器人对人体步态识别的需求,提出了一种基于足压与姿态信息融合的步态相位识别方法。以足底压力分布和足部运动姿态为研究对象,构建出一套可穿戴式足部运动数据采集系统,并收集了平地行走、坡路行走和上楼梯3种步态信息。采用卷积神经网络分类算法对上述3种步态进行相位识别,平地行走、坡路行走和上楼梯3种步态相位识别率分别达到97.0%、97.4%、97.6%。通过与支持向量机和反向传播神经网络的步态相位识别效果进行对比,验证了基于卷积神经网络的步态相位识别方法的精确性,为下肢外骨骼机器人在智能化人机协作中的应用提供了重要支持。 展开更多
关键词 步态相位识别 足底压力 足部姿态 卷积神经网络 信息融合
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基于MIMO雷达成像图序列的切向人体姿态识别方法 被引量：1
3
作者 丁传威 刘芷麟 +4 位作者 张力 赵恒 周庆 洪弘 朱晓华 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期151-167,共17页
现有的基于雷达传感器的人体动作识别研究主要聚焦于相对雷达径向运动产生的微多普勒特征。当面对非径向,特别是静态姿势或者运动方向与雷达波束中心垂直的切向动作(切向人体姿态)时,传统基于微多普勒的方法无法对径向运动微弱的切向人... 现有的基于雷达传感器的人体动作识别研究主要聚焦于相对雷达径向运动产生的微多普勒特征。当面对非径向,特别是静态姿势或者运动方向与雷达波束中心垂直的切向动作(切向人体姿态)时,传统基于微多普勒的方法无法对径向运动微弱的切向人体姿态进行有效表征,导致识别性能大幅下降。为了解决这一问题,该文提出了一种基于多发多收(MIMO)雷达成像图序列的切向人体姿态识别方法,以高质量成像图序列的形式来表征切向姿态的人体轮廓结构及其动态变化,通过提取图像内的空间特征和图序列间的时序特征,实现对切向人体姿态的准确识别。首先,通过恒虚警检测算法(CFAR)定位人体目标所在距离门,接着,利用慢时滑窗将目标动作划分为帧序列,对每帧数据用傅里叶变换和二维Capon算法估计出切向姿态的距离、俯仰角度和方位角度,得到切向姿态的成像图,将各帧成像图按照时序串联起来,构成切向人体姿态成像图序列;然后,提出了一种改进的多域联合自适应阈值去噪算法,抑制环境杂波,增强人体轮廓和结构特征,改善成像质量;最后,采用了一种基于空时注意力模块的卷积长短期记忆网络模型(ST-ConvLSTM),利用ConvLSTM单元来学习切向人体姿态成像图序列中的多维特征,并结合空时注意力模块来强调成像图内的空间特征和图序列间的时序特征。对比实验的分析结果表明,相比于传统方法,该文所提出的方法在8种典型的切向人体姿态的识别中取得了96.9%的准确率,验证了该方法在切向人体姿态识别上的可行性和优越性。 展开更多
关键词 MIMO雷达 切向人体姿态识别 成像图序列 图像去噪 深度学习
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可变光照下多姿态人脸表情识别方法
4
作者 王灵月 李颖 +1 位作者 郭磊 杨新生 《现代电子技术》 北大核心 2025年第14期154-158,共5页
为消除光照度变化对图像的影响,提供更为全面和清晰的面部信息,并提高表情识别鲁棒性,提出一种可变光照下多姿态人脸表情识别方法。利用自商图像法对原始人脸图像进行光照处理,消除光照度变化对图像的影响。利用生成对抗网络建立多姿态... 为消除光照度变化对图像的影响,提供更为全面和清晰的面部信息,并提高表情识别鲁棒性,提出一种可变光照下多姿态人脸表情识别方法。利用自商图像法对原始人脸图像进行光照处理,消除光照度变化对图像的影响。利用生成对抗网络建立多姿态人脸正面化模型,对光照处理后的人脸图像进行再处理,得到标准正面姿态的人脸图像,为表情识别提供更为全面和清晰的面部信息,提高表情识别鲁棒性。利用局部二值卷积神经网络处理标准正面姿态的人脸图像,完成可变光照下多姿态人脸表情识别。实验结果表明:所提方法可有效地对人脸图像进行光照与人脸正面化处理,不同姿态情况下,该方法均可完成人脸表情的精准识别;在不同光照条件下,人脸表情识别的精度均较高。 展开更多
关键词 人脸表情识别 光照处理 多姿态人脸识别 人脸正面化 自商图像法 局部二值卷积神经网络 生成对抗网络
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基于人体姿态识别的智能家居系统仿真研究 被引量：1
5
作者 吴康福 刘博熠 +2 位作者 黎志勇 吴冰 宋科迪 《南方农机》 2025年第11期171-174,共4页
为了提升智能家居系统的交互体验与自动化水平,本研究针对基于人体姿态识别的智能家居系统进行仿真设计与优化。文章通过分析常用姿态识别算法,构建了集成多层架构的智能家居系统,并在不同场景下进行了仿真评估。研究结果表明,结合边缘... 为了提升智能家居系统的交互体验与自动化水平,本研究针对基于人体姿态识别的智能家居系统进行仿真设计与优化。文章通过分析常用姿态识别算法,构建了集成多层架构的智能家居系统,并在不同场景下进行了仿真评估。研究结果表明,结合边缘计算与深度学习技术的系统能够实现较高的识别精度与实时性,但在复杂环境和多人协作中仍存在提升空间,未来需进一步优化算法适应能力并加强隐私与安全保护。 展开更多
关键词 人体姿态识别 智能家居 深度学习
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融合模型下的焦炉炉门姿态识别方法研究
6
作者 刘建楠 孙桓五 +1 位作者 樊耀耀 赵立禹 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期62-67,共6页
针对大型焦炉炉门关闭过程中对位故障时有发生,以及炉门对位精度要求高、设计局限大等导致挂门状态识别难的问题,提出了一种解析模型和KNN回归算法相融合的炉门动态姿态识别方法。建立了以取门机为动态参考的炉门姿态解析模型;为降低炉... 针对大型焦炉炉门关闭过程中对位故障时有发生,以及炉门对位精度要求高、设计局限大等导致挂门状态识别难的问题,提出了一种解析模型和KNN回归算法相融合的炉门动态姿态识别方法。建立了以取门机为动态参考的炉门姿态解析模型;为降低炉门振动等随机扰动引起的炉门姿态解算偏差,引入KNN回归算法,建立解析模型与KNN回归算法相融合的炉门姿态识别模型。模拟实验结果表明,融合模型在X轴和Z轴的角度预测值的均方根误差(RMSE)分别为0.022、0.017,平均绝对误差(MAE)分别为0.015、0.009,其姿态识别精度比解析模型姿态识别精度明显提高。现场实验结果表明,融合模型的炉门姿态识别结果与现场炉门对位情况一致,验证了该炉门识别方法的合理性和有效性,解决了炉门姿态定位在受到随机扰动的情况下炉门姿态的识别问题,为焦化厂炉门姿态识别系统的开发提供参考。 展开更多
关键词 焦炉炉门 姿态识别 融合模型 KNN回归算法
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基于相似性度量的人体运动姿态红外特征提取与识别技术
7
作者 张帅奇 《兵工自动化》 北大核心 2025年第2期35-40,共6页
为实现人体运动姿态特征点的精准高效识别,提出基于相似性度量对人体运动姿态红外特征提取与识别的方法。采用模型约束方法和CNN识别训练法,采集人体运动关键特征点。通过光学标记点构建人体模型,在运动学与逆动力学约束下分类特征点。... 为实现人体运动姿态特征点的精准高效识别,提出基于相似性度量对人体运动姿态红外特征提取与识别的方法。采用模型约束方法和CNN识别训练法,采集人体运动关键特征点。通过光学标记点构建人体模型,在运动学与逆动力学约束下分类特征点。建立相似性度量回归模型,确定特征点对应关系,结合特征融合与空间聚类,实现人体运动姿态红外识别。实验结果表明:该方法的平均重建完整度为98.03%,平均识别时间为1.305 s,识别成功率高达97.25%,说明该方法具有高效性和准确性优势,可有效提升人体运动姿态识别的应用性能,为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 相似性度量 人体运动姿态 特征提取 红外识别
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多通道特征融合改进DenseNet的人体姿态识别方法
8
作者 龙伟军 武凡 +2 位作者 陈虹廷 徐艺卓 杜川 《现代雷达》 北大核心 2025年第4期67-76,共10页
针对现有基于毫米波雷达的人体姿态识别泛化能力差、识别精度低的问题,提出了一种基于毫米波雷达多通道特征(MCF)融合改进密集连接网络(DenseNet)的多通道密集特征选择网络模型(MCF-SE-DenseNet)模型。根据天线布局对雷达回波进行处理,... 针对现有基于毫米波雷达的人体姿态识别泛化能力差、识别精度低的问题,提出了一种基于毫米波雷达多通道特征(MCF)融合改进密集连接网络(DenseNet)的多通道密集特征选择网络模型(MCF-SE-DenseNet)模型。根据天线布局对雷达回波进行处理,得到微多普勒信息、俯仰信息、方位信息,将多通道特征融合成三维矩阵,更加准确地在空间上体现人体姿态特征。将注意力机制嵌入DenseNet,注意力机制模块选用压缩激励(SE)模块,多通道特征融合后的三维矩阵转换为特征图作为改进DenseNet的输入,使得重要特征的权重增加,提高人体姿态识别准确率。实验表明,多通道特征融合与SE模块的嵌入可以使识别准确率提高6.2%以上,可以有效提升网络模型性能,MCF-SE-DenseNet模型最终识别准确率可达98%以上。 展开更多
关键词 人体姿态识别 毫米波雷达 注意力机制 密集连接网络 多通道特征融合
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基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法
9
作者 刘先锋 《激光杂志》 北大核心 2025年第7期134-140,共7页
为了提高对三维散乱人体运动的重构能力,提出一种基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法。通过针孔成像构建近红外光谱成像模型,并结合人体关键点建立二维姿态变换模型,生成虚拟人体动画。引入了姿态引导的人物图像生成方... 为了提高对三维散乱人体运动的重构能力,提出一种基于近红外成像光谱分析的人体姿态分析与行为识别方法。通过针孔成像构建近红外光谱成像模型,并结合人体关键点建立二维姿态变换模型,生成虚拟人体动画。引入了姿态引导的人物图像生成方法,并结合SURF特征估计和兴趣点重构技术,建立了人体姿态动态的重构匹配模型,实现了人物关节点与捕获数据节点的匹配。采用Hessian矩阵和扩展窗口技术,提取人体运动点的红外成像光谱特征,并利用自校准注意力块(Self-calibrating attention block,SCAblock)模块对特征进行动态修正,进一步提高特征表示的准确性和鲁棒性。将提取的红外成像光谱特征应用于人体行为识别任务中,通过构建参数量与运算复杂度模型,优化行为识别算法的效率和性能。采用四元数向量插值方法对人体姿态进行平滑处理,以提高行为识别的准确性和连续性。仿真测试表明,该方法在采样频率为30 Hz时表现最佳,能细致捕捉人体运动点特征,为行为识别任务提供了丰富的信息,取得了显著的效果。 展开更多
关键词 近红外成像光谱 人体姿态分析 HESSIAN矩阵 四元数向量插值方法 行为识别
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基于改进YOLOv7的苹果生长状态及姿态识别 被引量：5
10
作者 陈青 殷程凯 +3 位作者 郭自良 吴玄博 王金鹏 周宏平 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期258-266,共9页
针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用... 针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用于增强模型对微小局部特征的识别敏感度;其次引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module),改善网络对输入图片的感兴趣目标区域的关注度;最后采用Soft-NMS算法,能够有效避免高密度重叠目标被一次抑制从而发生漏检现象。此外,结合UNet分割网络和最小外接圆及矩形特征获取未遮挡苹果姿态。试验结果表明,改进YOLOv7的识别精确率、召回率和平均识别精度分别为86.9%、80.5%和87.1%,相比原始YOLOv7模型分别提高了4.2、2.2和3.7个百分点,另外苹果姿态检测方法的准确率为94%。该文模型能够实现苹果生长状态分类及果实姿态识别,可为末端执行器提供了抓取方向,以期为苹果无损高效的采摘奠定基础。 展开更多
关键词 图像处理 YOLOv7 分类识别 姿态识别 深度学习 苹果
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复杂人机共融场景中人体姿态识别及避碰策略综述 被引量：3
11
作者 高春艳 梁彧浩 +2 位作者 李满宏 张明路 孙立新 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第5期1749-1755,共7页
智能机器人与人类智慧的融合,即人机协作共融,已经实现了将机器人的机械优势和人类的高级认知能力集中于同一个工作架构之中,能够在复杂环境中协同作业,从而提高效率。针对复杂的人机共融场景,特别是机器人在诸如光线条件变化、背景干... 智能机器人与人类智慧的融合,即人机协作共融,已经实现了将机器人的机械优势和人类的高级认知能力集中于同一个工作架构之中,能够在复杂环境中协同作业,从而提高效率。针对复杂的人机共融场景,特别是机器人在诸如光线条件变化、背景干扰以及运动过程,对比总结了基于机器视觉的人体姿态识别方法和基于机器学习的避碰策略,详细比较各类方法的研究现状及应用,并探讨了基于深度学习的目标识别和避碰方法的发展及应用。 展开更多
关键词 人机协作共融 复杂环境 人体姿态识别 避碰
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基于深度学习的观光农业中的桃子采摘识别
12
作者 杨义 吴怡婧 +2 位作者 蒋学芹 张洁 万雪芬 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第7期153-163,F0002,共12页
针对桃子采摘园智慧化管理的需求,提出一种基于深度学习的采摘识别方法。利用机器视觉与深度学习技术,在轻量级人体姿态估计算法Lightweight OpenPose、目标检测算法YOLOv5s、目标跟踪算法DeepSORT的基础上,提出桃子采摘行为检测方法。... 针对桃子采摘园智慧化管理的需求,提出一种基于深度学习的采摘识别方法。利用机器视觉与深度学习技术,在轻量级人体姿态估计算法Lightweight OpenPose、目标检测算法YOLOv5s、目标跟踪算法DeepSORT的基础上,提出桃子采摘行为检测方法。该方法按照功能顺序可分为基于人体关节角度的采摘姿态判定方法、基于最近邻检索的采摘目标确定方法及其优化、基于设定状态标志的采摘目标检测失效解决方法3个功能步骤。基于实际桃子采摘视频数据建立数据集,进行相关性能测试。将基于人体关节角度方法与传统采用人体关节点外接矩形框的方法进行对比,本方法对采摘举手动作的判定查准率P提高16%。针对采摘目标判定问题,基于最近邻检索的方法相比于传统的基于距离与参照物尺寸对比的方法、基于交并比IoU与阈值对比的方法,查准率P至少提高11%。基于设定状态标志的采摘目标检测失效方法,较好地解决手部遮挡对检测结果的影响,查准率P提高39%。在此基础上,设计试验系统,在真实情境下对本方法进行测试。结果表明,提出的桃子采摘识别方法能够在采摘桃园实际环境下完成对采摘动作的有效准确识别。 展开更多
关键词 智慧农业 观光农业 桃子 采摘识别 深度学习 人体姿态
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头部姿态鲁棒的面部表情识别 被引量：2
13
作者 侯海燕 谭玉枚 +1 位作者 宋树祥 夏海英 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期126-137,共12页
针对面部表情识别中受头部姿态干扰导致识别性能低的问题,本文提出一种双分支特征融合(dual-branch feature fusion,DFF)方法,以增强面部表情识别的头部姿态鲁棒性。首先,在表情分支中,采用特征提取模块提取高维粗糙表情特征,再利用空... 针对面部表情识别中受头部姿态干扰导致识别性能低的问题,本文提出一种双分支特征融合(dual-branch feature fusion,DFF)方法,以增强面部表情识别的头部姿态鲁棒性。首先,在表情分支中,采用特征提取模块提取高维粗糙表情特征,再利用空间特征增强(spatial feature enhancement,SFE)模块增强高维表情特征在空间层面的信息交互,从而提升表情分支的表情特征提取能力。同时,在头部姿态分支中,利用预训练并固定权重的头部姿态特征提取(head pose feature extraction,HPFE)模块,提取出人脸表情图像的头部姿态特征。最后,将表情分支中的表情特征与头部姿态分支中的头部姿态特征逐元素相乘融合,实现特征间信息互补,得到对头部姿态鲁棒的情感表征。在RAF-DB和FERPlus数据集上针对2种头部姿态Pose(>30°)、Pose(>45°)进行实验评估:在RAF-DB数据集上识别准确率分别为89.98%、89.96%,在FERPlus数据集上分别为89.20%、87.94%。实验结果表明,本文提出的方法提高了存在头部姿态干扰时面部图像的表情识别准确率,对研究自然环境下面部表情识别具有一定贡献。 展开更多
关键词 表情识别 头部姿态 特征提取 鲁棒性 深度学习
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轻量化姿态估计时空增强图卷积模型下的矿工行为识别 被引量：3
14
作者 王建芳 段思源 +1 位作者 潘红光 景宁波 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第11期34-42,共9页
基于骨架序列的行为识别模型具有速度快、算力要求低、模型简单等特点,图卷积神经网络在处理骨架序列数据时具有优势,而现有基于图卷积的矿工行为识别模型在高精度和低计算复杂度之间难以兼顾。针对该问题,提出了一种基于轻量化姿态估... 基于骨架序列的行为识别模型具有速度快、算力要求低、模型简单等特点,图卷积神经网络在处理骨架序列数据时具有优势,而现有基于图卷积的矿工行为识别模型在高精度和低计算复杂度之间难以兼顾。针对该问题,提出了一种基于轻量化姿态估计网络(Lite-HRNet)和多维特征增强时空图卷积网络(MEST-GCN)的矿工行为识别模型。Lite-HRNet通过目标检测器进行人体检测,利用卷积神经网络提取图像特征,并通过区域提议网络生成锚框,对每个锚框进行分类以判断是否包含目标;区域提议网络对被判定为目标的锚框进行边界框回归,输出人体边界框,并通过非极大值抑制筛选出最优检测结果;将每个检测到的人体区域裁剪出来并输入到Lite-HRNet,生成人体关键点骨架序列。MEST-GCN在时空图卷积神经网络(ST-GCN)的基础上进行改进:去除ST-GCN中的冗余层以简化模型结构,减少模型参数量;引入多维特征融合注意力模块M2FA。生成的骨架序列经MEST-GCN的BN层批量标准化处理后,由多维特征增强图卷积模块提取矿工行为特征,经全局平均池化层和Softmax层得到行为的置信度,获得矿工行为预测结果。实验结果表明:①MEST-GCN的参数量降低至1.87 Mib;②在以交叉主体和交叉视角为评价标准的公开数据集NTU60上,采用Lite-HRNet提取2D人体关键点坐标,基于Lite-HRNet和MEST-GCN的矿工行为识别模型的准确率分别达88.0%和92.6%;③在构建的矿工行为数据集上,基于Lite-HRNet和MEST-GCN的矿工行为识别模型的准确率达88.5%,视频处理速度达18.26帧/s,可以准确且快速地识别矿工的动作类别。 展开更多
关键词 矿工行为识别 人体关键点提取 骨架序列 图卷积 轻量化姿态估计网络 特征融合 多维特征融合注意力模块
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一种基于渐进聚焦的低质量指纹姿态估计方案
15
作者 张雪锋 苗锴 《信息网络安全》 北大核心 2025年第7期1153-1162,共10页
针对指纹姿态估计算法在低质量指纹和扭曲指纹识别中准确率不足的问题,文章提出一种基于ABSF和渐进聚焦的指纹姿态估计方案。该方案首先对原始指纹图像进行预处理获得纹理图像,通过增强算法处理纹理图像得到指纹增强图像,然后基于增强... 针对指纹姿态估计算法在低质量指纹和扭曲指纹识别中准确率不足的问题,文章提出一种基于ABSF和渐进聚焦的指纹姿态估计方案。该方案首先对原始指纹图像进行预处理获得纹理图像,通过增强算法处理纹理图像得到指纹增强图像,然后基于增强图像预估参考点区域,最后依据质量评估标准判断参考点定位准确性。若未通过判断,则对焦点区域脊线实施质量增强;若通过判断,则执行最终姿态估计。在FVC、NIST SD27和DF 3个标准指纹数据库上的实验结果表明,相较现有方法,该方案展现出更优的姿态估计精度和识别准确率。 展开更多
关键词 指纹识别 姿态估计 参考点检测
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监控管理中基于交叉姿态平滑的行人重识别 被引量：1
16
作者 陈小慧 何宜庆 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1202-1209,共8页
现有行人重识别缺乏对局部上下文信息之间的关联,且由于局部图像中存在许多与行人身份无关的信息,使用与全局图像相同的标签去学习局部信息会产生许多噪声。为缓解以上问题,提出一种基于交叉姿态平滑的行人重识别方法。整个方法分为两... 现有行人重识别缺乏对局部上下文信息之间的关联,且由于局部图像中存在许多与行人身份无关的信息,使用与全局图像相同的标签去学习局部信息会产生许多噪声。为缓解以上问题,提出一种基于交叉姿态平滑的行人重识别方法。整个方法分为两个模块,提出一种关键点语义交叉划分策略获取具有交叉语义关联的局部上下文信息;设计一个基于相对姿态上下文的局部伪标签平滑方法,使模型学习到更多局部区域的细微姿态差异。实验结果表明,所提方法在公开数据集上的表现优于其它最新方法,有效提升了模型对行人姿态细微变化的鲁棒性与鉴别能力。 展开更多
关键词 行人重识别 关键点语义交叉划分策略 相对姿态偏移量 局部伪标签 标签平滑 交叉语义 智能监控管理
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基于改进YOLO v7-Pose的牛脸关键点检测与姿态识别方法 被引量：3
17
作者 黄小平 侯现坤 +4 位作者 郭阳阳 郑寰宇 豆子豪 刘梦艺 赵晋陵 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期84-92,102,共10页
奶牛脸部关键点检测在牛场智能化中发挥着重要的作用,它可以帮助实现牛脸识别、牛脸对齐、头部动作检测与行为识别等。针对目前奶牛养殖环境中存在牛脸遮挡、弱光照等问题,提出了一种改进的YOLO v7-Pose网络模型的算法,可用于牛脸关键... 奶牛脸部关键点检测在牛场智能化中发挥着重要的作用,它可以帮助实现牛脸识别、牛脸对齐、头部动作检测与行为识别等。针对目前奶牛养殖环境中存在牛脸遮挡、弱光照等问题,提出了一种改进的YOLO v7-Pose网络模型的算法,可用于牛脸关键点检测和头部姿态识别。首先通过网络相机在牛场获取奶牛脸部图像并构建数据集。其次,在YOLO v7-Pose网络模型中引入SPPFCSPCL结构,以提高奶牛脸部关键点的特征提取能力;将关键点检测的损失函数OKS替换为WingLoss损失函数,增加奶牛脸部关键点的检测精度;最后,使用L1范数对改进的模型剪枝,使改进后的网络模型参数量降低。试验结果表明:改进模型YOLO v7-SCLWL-Pose检测牛脸关键点较原模型AP提升5个百分点,AP0.5提升2.7个百分点,改进后模型内存占用量仅为106.7 MB,减少33.6%。将本文关键点检测用于姿态识别,试验结果对抬头和低头等动作的识别准确率达到95.5%和86.5%。本研究为牧场奶牛行为识别提供了支撑技术。 展开更多
关键词 牛脸检测 关键点检测 YOLO v7-Pose 姿态识别
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基于RFID的人体姿态识别方法研究 被引量：3
18
作者 夏资厚 刘吉晓 +1 位作者 刘均益 郭士杰 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第1期36-39,43,共5页
人体姿态感知是未来智能护理场景的主要挑战之一。然而,视觉技术会涉及遮挡、光线条件、侵犯隐私等问题;可穿戴运动跟踪设备会增加人体负担,降低舒适性。针对以上问题,提出了一种基于射频识别(RFID)的方法进行全肢体姿态估计,能够有效... 人体姿态感知是未来智能护理场景的主要挑战之一。然而,视觉技术会涉及遮挡、光线条件、侵犯隐私等问题;可穿戴运动跟踪设备会增加人体负担,降低舒适性。针对以上问题,提出了一种基于射频识别(RFID)的方法进行全肢体姿态估计,能够有效克服遮挡、穿戴舒适性差等问题。首先基于相位差信息提出了一种细粒度肢体运动模型,通过构建似然函数来进行人体关节角度估计;引入正运动学构建多肢体联合运动模型,结合双天线融合算法进行三维关节角度估计;最后结合人体骨骼模型与肢体关节角度来重建人体姿态。实验结果以Kinect 2.0为标准,测得的四肢平均关节角度误差约为6°,平均关节位置误差约为4cm,表明该系统可以有效地实时监测全肢体姿态。 展开更多
关键词 射频识别 相位差 人体姿态 可穿戴设备
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基于关键点亲和场与支持向量机的人体姿态识别 被引量：2
19
作者 闫新庆 张保锐 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第1期126-132,共7页
针对传统动作姿态识别仍需物理数据采集设备或深度体感设备进行手工提取特征的问题,提出一种基于关键点亲和场与支持向量机的人体姿态识别方法。以关键点亲和场为核心进行关节点检测,获取各种姿态下的18个关节点坐标信息,使用标准化后... 针对传统动作姿态识别仍需物理数据采集设备或深度体感设备进行手工提取特征的问题,提出一种基于关键点亲和场与支持向量机的人体姿态识别方法。以关键点亲和场为核心进行关节点检测,获取各种姿态下的18个关节点坐标信息,使用标准化后的坐标数据对支持向量机模型加以训练,选择不同的高斯核函数进行对比。实现在没有人体深度信息和无穿戴设备的情况下,只使用普通RGB图片便可对人体姿态进行分类识别的效果。实验表明它在KTH数据集、Weizmann数据集中的识别效果良好;在自采集数据集中与带有传感器的方法相比,缩减操作步骤的同时准确率提高了7百分点。另外,还在保持关节点检测不变的情况下,使用随机森林、KNN算法进行姿态分类对比,实验结果证明该方法优于后两者。 展开更多
关键词 姿态识别 关键点亲和场 SVM 随机森林 KNN算法
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残差混合注意力结合骨骼图卷积多人姿态识别 被引量：2
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作者 陈斌 樊飞燕 陆天易 《南京师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期106-117,共12页
多人姿态识别研究起步晚,成熟度低,复杂性高,因此网络深度也随之加深,梯度消失问题也随之加剧,网络性能也随之衰减,由此造成识别精度差,识别效率低等共性问题.为解决这些问题,本文提出了一种残差混合注意力结合骨骼图卷积多人姿态识别模... 多人姿态识别研究起步晚,成熟度低,复杂性高,因此网络深度也随之加深,梯度消失问题也随之加剧,网络性能也随之衰减,由此造成识别精度差,识别效率低等共性问题.为解决这些问题,本文提出了一种残差混合注意力结合骨骼图卷积多人姿态识别模型.通过自顶向下的研究路径,运用预处理干预方式对多人体图像进行检测并对单人体坐标定位及框选标定,生成骨骼关键点架构图,借助残差块对网络结构进行改进以抑制梯度弥散,加载混合注意力机制对模型赋能增效.在MPII及MSCOCO2017两个数据集上对本文提出的模型进行了验证,结果显示该模型对多人姿态识别效果较好,在两个数据集上分布稳定,差异微小.同时,将本文模型与对本领域各类重要文献中记载模型综合能力进行了比较,结果表明在各项精细指标上本模型都有一定程度提升,稳定性较好,分布较为均匀.本文提出的多人姿态识别模型在跨数据集基础上表现出较好的识别效果和效率,为多人姿态识别的研究增添了动力. 展开更多
关键词 多人姿态识别 残差 混合注意力机制 骨骼关键点图 图卷积
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