基于深度学习的观光农业中的桃子采摘识别

1

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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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

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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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基于CNN人体骨骼识别的缝纫初学者姿势规范度识别与预警方法研究

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作者 葛瀚泽 秦臻 +1 位作者 黄琴霞 黄泽君 《机械设计》 北大核心 2025年第S1期201-207,共7页

针对缝纫初学者因姿势不规范易带来身体危险、劳损及制作误差等问题,基于CNN人体骨骼识别技术对缝纫初学者的缝纫姿势进行实时识别、评估和预警,以规范其缝纫姿势。首先,通过分析缝纫技术的主要教授与习得场景,根据场景中机械布置的复... 针对缝纫初学者因姿势不规范易带来身体危险、劳损及制作误差等问题,基于CNN人体骨骼识别技术对缝纫初学者的缝纫姿势进行实时识别、评估和预警,以规范其缝纫姿势。首先,通过分析缝纫技术的主要教授与习得场景,根据场景中机械布置的复杂性、高遮挡性,教授过程中的短时长和少规范性等问题,确定姿势识别的具体要求;其次,通过对缝纫过程中头颈、上肢及躯干等不同人体部位的缝纫姿势角度和常见错误姿势类型的细分试验,为缝纫姿势的规范性识别与评估提供数据支撑;再次,对缝纫姿势识别与预警的视角、时效和算法进行技术组织,针对头颈、躯干和上肢不同的行为习惯,分别采取以角度为依据和以错误姿势模型训练为依据的识别和预警方法;最后,进行实地的识别与预警试验,验证人体骨骼识别技术在缝纫过程中出现的多种危险性、疲劳性不规范姿势的识别与预警的方法,辅助初学者规范性缝纫姿势的形成。 展开更多

关键词 CNN人体骨骼识别 缝纫姿势 行为安全 姿势规范

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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

4

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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机器人的人体姿态动作识别与模仿算法 被引量：9

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作者 李少波 赵毅夫 +1 位作者 赵群飞 阎威武 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第8期181-186,共6页

提出从人体姿态估计的角度实现人与NAO机器人的互动交流。用AdaBoost算法训练得到人体部件检测器,利用得到的部件检测器在图片中寻找到对应部件的若干候选区域,在寻找的过程中兼顾部件的位置和方向。依据提出的评价指标评价这些候选区域... 提出从人体姿态估计的角度实现人与NAO机器人的互动交流。用AdaBoost算法训练得到人体部件检测器,利用得到的部件检测器在图片中寻找到对应部件的若干候选区域,在寻找的过程中兼顾部件的位置和方向。依据提出的评价指标评价这些候选区域,从中选出最优。以NAO机器人为实验平台,在其动作可达范围内实现对人体动作姿态的识别与模仿,达到较好的动作空间一致性和时间一致性。实验结果证明该算法可有效识别和模仿人体姿态。 展开更多

关键词 人机交互 NAO机器人 人体姿态估计 ADABOOST算法 部件检测器 人体姿态模仿

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基于体态识别的航天员虚拟训练仿真技术研究 被引量：5

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作者 陈学文 晁建刚 +2 位作者 安明 林万洪 胡福超 《载人航天》 CSCD 2015年第3期217-223,共7页

以未来空间站任务建设虚拟现实训练器为需求,为了最大限度地降低虚拟现实设备穿戴给航天员带来的额外束缚,提出了一种新的基于体态识别的航天员虚拟训练仿真系统:采用平行双目视觉原理和偏振立体电视实现立体图像的生成与显示;采用人体... 以未来空间站任务建设虚拟现实训练器为需求,为了最大限度地降低虚拟现实设备穿戴给航天员带来的额外束缚,提出了一种新的基于体态识别的航天员虚拟训练仿真系统:采用平行双目视觉原理和偏振立体电视实现立体图像的生成与显示;采用人体三层模型实现虚拟航天员表达,采用骨骼动画实现人体典型动作自动演示、Kinect实现人机交互过程中人体跟踪和运动控制,适合于空间站任务航天员训练、工效验证、典型流程演示等人机交互应用。 展开更多

关键词 空间站 航天员 虚拟训练仿真 体态识别 立体 KINECT 人体仿真

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改进高斯核函数的人体姿态分析与识别 被引量：11

7

作者 林海波 王浩 张毅 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期436-441,共6页

为了提高人体动作姿态的识别率,利用Kinect平台构建人体骨骼模型,提出一种基于关节角度的人体姿态表示方法。同时针对传统的高斯核函数中采用欧氏距离计算方法难以完全反映人体关节运动数据样本点与测试点之间位置关系的问题,提出了改... 为了提高人体动作姿态的识别率,利用Kinect平台构建人体骨骼模型,提出一种基于关节角度的人体姿态表示方法。同时针对传统的高斯核函数中采用欧氏距离计算方法难以完全反映人体关节运动数据样本点与测试点之间位置关系的问题,提出了改进的高斯核函数多类支持向量机(MSVM)人体动作姿态识别方法。在高斯径向基核函数中使用测地线距离代替欧氏距离,建立了基于测地线距离的姿态核函数,采用二叉树方法构建多类支持向量机完成12种上肢姿态的分类。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果,能更加有效识别人体姿态。 展开更多

关键词 人体动作姿态 识别 高斯核函数 KINECT 欧氏距离 测地线距离 支持向量机

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基于Kinect骨骼预定义的体态识别算法 被引量：5

8

作者 张丹 陈兴文 +2 位作者 赵姝颖 李纪伟 白钰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3441-3445,共5页

针对基于视觉的体态识别对环境要求较高、抗干扰性差等问题,提出了一种基于人体骨骼预定义的识别分类方法。该算法结合Kinect多尺度深度信息和梯度信息检测人体;基于随机森林采用正负样本互限思想识别人体各个部分,根据各部分距离构建... 针对基于视觉的体态识别对环境要求较高、抗干扰性差等问题,提出了一种基于人体骨骼预定义的识别分类方法。该算法结合Kinect多尺度深度信息和梯度信息检测人体;基于随机森林采用正负样本互限思想识别人体各个部分,根据各部分距离构建人体姿态向量,识别骨架;再根据体态类别,构建最优分类超平面、核函数,采用改进的支持向量机进行体态分类。实验结果表明,所提算法的分类识别准确率可达94.3%,具有实时性好,抗干扰性强,鲁棒性较好等特点。 展开更多

关键词 体态识别 多尺度深度信息 随机森林 支持向量机 人机交互

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改进PSO优化神经网络算法的人体姿态识别 被引量：10

9

作者 何佳佳 李平 +1 位作者 刘井平 戴傲 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第1期115-118,共4页

为了提高人体姿态的识别精度,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)神经网络的人体姿态识别算法。采用加速度传感器获取加速度信息,并在常用特征集的基础上,加入离散系数和曲线积分两种新特征作为神经网络的输入;在利用PSO神经网络参数的... 为了提高人体姿态的识别精度,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)神经网络的人体姿态识别算法。采用加速度传感器获取加速度信息,并在常用特征集的基础上,加入离散系数和曲线积分两种新特征作为神经网络的输入;在利用PSO神经网络参数的同时,通过控制概率,自适应地对粒子进行遗传操作,增强粒子跳出局部极小值的能力;采用训练后的神经网络对6种人体姿态进行识别。实验结果表明:该算法收敛速度和全局寻优能力得到了提高,与其他经典算法相比识别精度更高。 展开更多

关键词 人体姿态识别 粒子群优化算法 神经网络 离散系数 曲线积分

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基于AlphaPose与REBA的手工搬运作业姿势风险评估方法 被引量：6

10

作者 陈星 常原 +2 位作者 郑颖琇 陈再励 何华刚 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期232-238,共7页

为有效预防职业性肌肉骨骼疾患(WMSDs),提出基于计算机视觉技术与快速全身评估(REBA)结合的作业姿势评估方法,以手工搬运作业为例,通过人体姿态识别AlphaPose模型检测作业姿势,利用提取的各关节点空间位置信息计算身体各部位关节角度;利... 为有效预防职业性肌肉骨骼疾患(WMSDs),提出基于计算机视觉技术与快速全身评估(REBA)结合的作业姿势评估方法,以手工搬运作业为例,通过人体姿态识别AlphaPose模型检测作业姿势,利用提取的各关节点空间位置信息计算身体各部位关节角度;利用SG滤波法处理身体遮挡、光线等对数据的影响,有效保留数据变化信息的同时消除数据突变;根据身体关节角度范围与危害程度对应关系自动评判作业姿势的风险大小。研究结果表明:作业姿势评估方法可通过采集的视频数据自动评估搬运作业的姿势危险性,降低WMSDs风险,通过分析不同下蹲取物姿势风险,可论证作业姿势评估方法的可行性,为及时改善搬运作业中的不安全动作提供参考。 展开更多

关键词 职业性肌肉骨骼疾病(WMSDs) 人体姿态识别 快速全身评估法(REBA) 手工搬运 作业姿势

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基于调频连续波雷达的多维信息特征融合人体姿势识别方法 被引量：5

11

作者 冯心欣 李文龙 +1 位作者 何兆 郑海峰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期3583-3591,共9页

为实现在复杂多样的环境下人体姿势的识别,该文提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的多维信息特征融合的人体姿势识别方法。该方法通过对FMCW雷达原始信号进行3维快速傅里叶变换得到目标距离、速度和角度的多维信息,在采用具有噪声的基... 为实现在复杂多样的环境下人体姿势的识别,该文提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的多维信息特征融合的人体姿势识别方法。该方法通过对FMCW雷达原始信号进行3维快速傅里叶变换得到目标距离、速度和角度的多维信息,在采用具有噪声的基于密度的聚类算法(DBSCAN)和Hampel滤波算法解决运动范围内动态或静态目标的噪声干扰后使用卷积神经网络对多维信息进行特征提取,然后利用低秩多模态融合网络(LMF)充分融合多维信息的特征,并通过域鉴别器进一步获得与环境无关的特征,最终使用活动识别器获得姿势识别结果。为了实用性,在边缘计算平台上搭载预先设计的算法和训练好的网络模型进行实验验证。实验结果表明,在复杂的环境下该方法的识别精度可达到91.5%。 展开更多

关键词 调频连续波雷达 姿势识别 背景消除 特征融合

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时空域融合的骨架动作识别与交互研究 被引量：9

12

作者 钟秋波 郑彩明 朴松昊 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第3期601-608,共8页

在人体骨架结构动作识别方法中,很多研究工作在提取骨架结构上的空间信息和运动信息后进行融合,没有对具有复杂时空关系的人体动作进行高效表达。本文提出了基于姿态运动时空域融合的图卷积网络模型(PM-STFGCN)。对于在时域上存在大量... 在人体骨架结构动作识别方法中,很多研究工作在提取骨架结构上的空间信息和运动信息后进行融合,没有对具有复杂时空关系的人体动作进行高效表达。本文提出了基于姿态运动时空域融合的图卷积网络模型(PM-STFGCN)。对于在时域上存在大量的干扰信息,定义了一种基于局部姿态运动的时域关注度模块(LPM-TAM),用于抑制时域上的干扰并学习运动姿态的表征。设计了基于姿态运动的时空域融合模块(PMSTF),融合时域运动和空域姿态特征并进行自适应特征增强。通过实验验证,本文提出的方法是有效性的,与其他方法相比,在识别效果上具有很好的竞争力。设计的人体动作交互系统,验证了在实时性和准确率上优于语音交互系统。 展开更多

关键词 动作识别 时空关系 姿态运动 时空域融合 图卷积神经网络 时域关注度 自适应特征增强 人体动作交互

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肌肉骨骼疾患风险评估方法趋势研究 被引量：11

13

作者 张瑞秋 李泽 李育奇 《包装工程》 CAS 北大核心 2020年第14期49-60,I0006,共13页

目的肌肉骨骼疾患是与工作姿势有关的主要职业病,不仅影响工人的健康,而且对经济造成巨大的损失。而不良的工作姿势是引发肌肉骨骼疾患的主要原因。因此评估工作姿势所造成的肌肉骨骼疾患并采取科学的纠正措施逐渐成为相应领域研究的热... 目的肌肉骨骼疾患是与工作姿势有关的主要职业病,不仅影响工人的健康,而且对经济造成巨大的损失。而不良的工作姿势是引发肌肉骨骼疾患的主要原因。因此评估工作姿势所造成的肌肉骨骼疾患并采取科学的纠正措施逐渐成为相应领域研究的热点问题。基于现有对肌肉骨骼疾患风险评估方法的研究现状和未来趋势进行分析与展望。方法通过对肌肉骨骼疾患、人因风险评估、人体姿态识别等核心概念的相关文献进行梳理和归纳,论述了肌肉骨骼疾患风险评估的主要方法,并重点分析了图像识别技术在肌肉骨骼疾患风险评估中的应用,结合人体骨架与神经网络算法模型对作业姿势进行识别,探讨了人工智能环境下,基于图像识别的评估方法中待解决的难点问题,对未来可能发展趋势进行预测。结论将肌肉骨骼风险评估方法总结为三大类,并分析其在现场评估应用过程中的优缺点;结合图像识别技术的发展,对肌肉骨骼风险评估提出了展望,即智能化自动化评估、多评估方法融合、多通道特征识别。 展开更多

关键词 肌肉骨骼疾患 人体姿态识别 姿势风险评估 神经网络

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基于SVM的人体姿态识别技术研究 被引量：2

14

作者 郑毅 宋贺良 王克强 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期462-468,共7页

随着科技发展,可穿戴式的传感器研究越发得到重视,显现出低功耗、便携性高、低成本以及使用场景不受限制等优势。其中重要的一方面应用就是人体姿态识别,为了识别日常生活中站姿、跪姿以及卧姿三种不同姿态而进行研究。根据人体姿态识... 随着科技发展,可穿戴式的传感器研究越发得到重视,显现出低功耗、便携性高、低成本以及使用场景不受限制等优势。其中重要的一方面应用就是人体姿态识别,为了识别日常生活中站姿、跪姿以及卧姿三种不同姿态而进行研究。根据人体姿态识别技术理论分析和应用需求选择单传感器进行姿态识别的方案。选用六轴传感器MPU6050结合STM32单片机硬件的方案,采集三种不同姿态的加速度以及角速度数据,经小波去噪和四元数转换后,基于高斯核函数的一对一支持向量机算法对人体姿态进行分类,模型训练框架基于TensorFlow,验证了利用机器学习算法解决三种人体姿态识别问题的可行性。 展开更多

关键词 人体姿态识别 小波去噪 四元数 支持向量机

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基于双层分类模型的人体动作识别方法 被引量：1

15

作者 赵雪章 席运江 黄雄波 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第12期3860-3866,共7页

针对现有人体动作识别方法不能很好地识别静态图像中动作的问题,提出一种结合姿态库和AdaBoost双层分类模型的识别方法。利用人体位置数据和Hausdorff距离创建初始姿态库,利用第一层分类器进行训练,获得由特征向量和空间信息组成的姿态... 针对现有人体动作识别方法不能很好地识别静态图像中动作的问题,提出一种结合姿态库和AdaBoost双层分类模型的识别方法。利用人体位置数据和Hausdorff距离创建初始姿态库,利用第一层分类器进行训练,获得由特征向量和空间信息组成的姿态库;基于第一层分类器获得测试图像的空间姿态激活向量(SPAV);将SPAV进行级联作为第二层分类器的输入,以具有最大分类分数的动作类型作为判别结果。在PASCAL2010和KTH数据集进行相关实验,实验结果表明,该方法在识别精确性和处理时间上具有优越的性能。 展开更多

关键词 人体动作识别 AdaBoost双层分类模型 HAUSDORFF距离 姿态库 空间姿态激活向量

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融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法 被引量：7

16

作者 曹春萍 苑凯歌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期1274-1280,共7页

针对现有视频关键帧提取算法对运动类视频中运动特征提取不准导致的漏检和误检问题,提出一种融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法。该算法首先通过人体姿态识别算法对视频序列进行人体骨骼关节点提取;然后使用S-GCN和ResN... 针对现有视频关键帧提取算法对运动类视频中运动特征提取不准导致的漏检和误检问题,提出一种融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法。该算法首先通过人体姿态识别算法对视频序列进行人体骨骼关节点提取;然后使用S-GCN和ResNet50网络分别提取视频序列中的运动特征和静态特征,并将两者进行加权融合;最后应用注意力机制对特征序列进行视频帧重要性计算,并利用强化学习进行关键帧的提取和优化。实验结果表明,该算法能较好地解决运动类视频在关键帧提取中出现的漏误检问题,在检测含有关键性动作的视频帧时表现较好,算法准确率高、稳定性强。 展开更多

关键词 人体骨骼 人体姿态识别算法 S-GCN 注意力机制 ResNet50 强化学习

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基于支持向量机的多种人体姿态识别 被引量：9

17

作者 谢非 徐贵力 《重庆工学院学报（自然科学版）》 2009年第3期138-143,共6页

为了实现对边防哨所等场合中无人监控的车辆、人体直立、哈腰、匍匐几种姿态的识别,提出了一种基于支持向量机的多种人体姿态识别方法.在对各种目标建立了样本库之后,提取了形状复杂性、矩形度、宽高比、头部矩形度等特征,利用支持向量... 为了实现对边防哨所等场合中无人监控的车辆、人体直立、哈腰、匍匐几种姿态的识别,提出了一种基于支持向量机的多种人体姿态识别方法.在对各种目标建立了样本库之后,提取了形状复杂性、矩形度、宽高比、头部矩形度等特征,利用支持向量机具有全局最优性和较好泛化能力的特点,进行了小样本的2类及多类目标分类识别,并和RBF神经网络的分类效果进行对比.实验结果表明,SVM不需进行网络迭代训练,求解速度明显高于RBF神经网络,且识别性能也优于RBF神经网络,并且采用径向基核的SVM性能最好.该方法识别率高,平均可达到96%,快速性好,识别速度平均为0.0172S,为小样本下的多目标分类及识别提供了理论和技术基础. 展开更多

关键词 人体姿态识别 支持向量机 智能监控

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单点测量数据多模态时序图像框架对人体跌倒姿态的鉴别 被引量：2

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作者 孙坚 胡鹏程 《电子测量技术》 北大核心 2023年第11期83-89,共7页

为了准确识别老人跌倒姿态,及时进行医疗干预,提出一种基于多模态时序图像的人体跌倒姿态鉴别方法。首先将合加速度进行小波包分解、重构出3个子序列,利用3种时序图像算法将之转化,得到3种三通道时序图像;然后通过ResNet-18提取其高维特... 为了准确识别老人跌倒姿态,及时进行医疗干预,提出一种基于多模态时序图像的人体跌倒姿态鉴别方法。首先将合加速度进行小波包分解、重构出3个子序列,利用3种时序图像算法将之转化,得到3种三通道时序图像;然后通过ResNet-18提取其高维特征,运用多模态特征融合;最后将融合结果结合改进随机森林算法,完成人体跌倒姿态的鉴别。在UMAFall和SisFall两个公开数据集进行验证,得到98.7%和99.3%的精准率。结果表明,该方法在人体跌倒鉴别中具有较高准确性,可为跌倒的老人及时提供帮助。 展开更多

关键词 人体跌倒姿态鉴别 加速度 时序图像 多模态融合 随机森林

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基于ROS的空间机器人人机交互系统设计 被引量：22

19

作者 左轩尘 韩亮亮 +2 位作者 庄杰 石琪琦 黄炜 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第12期3370-3374,共5页

传统的空间机器人人机交互通常采用摇杆或按键等操作方式和视频监控的反馈方式,具有操作繁琐、系统延时大、现场感不强等缺点。针对这种情况,提出一种基于机器人操作系统的空间机器人人机交互系统。以开源机器人操作系统ROS为基础,通过... 传统的空间机器人人机交互通常采用摇杆或按键等操作方式和视频监控的反馈方式,具有操作繁琐、系统延时大、现场感不强等缺点。针对这种情况,提出一种基于机器人操作系统的空间机器人人机交互系统。以开源机器人操作系统ROS为基础,通过操作者的人体姿态和语音对远程机械臂进行控制,通过传感器反馈远程机械臂的状态及其周边的虚拟现实环境,供操作者观看。实验结果表明,该人机交互系统可以实时高效地操作机器人来完成指定的控制作业,具有操作简单、低延时、现场感强等优点,解决了传统空间机器人操控中的不足,提供了高效的空间机器人操控方案。 展开更多

关键词 机器人操作系统 遥操作 人体姿态测量 语音识别 双虚拟机械臂 虚拟现实

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可穿戴式人体姿态识别系统研究进展 被引量：5

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作者 宋贺良 郑毅 王克强 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1123-1128,共6页

随着科技发展,基于可穿戴式传感器的研究逐渐得到重视,显现出功耗低、可携带性好、成本造价低、使用场景不受限制等独特优势。其中重要的一项应用是人体姿态识别,人体姿态识别过程主要分为人体运动信息采集、数据预处理、姿态角求解、... 随着科技发展,基于可穿戴式传感器的研究逐渐得到重视,显现出功耗低、可携带性好、成本造价低、使用场景不受限制等独特优势。其中重要的一项应用是人体姿态识别,人体姿态识别过程主要分为人体运动信息采集、数据预处理、姿态角求解、模式识别特征的提取与识别。本文介绍了人体姿态识别技术的研究进程,总结了目前常用的传感器,最后对未来人体姿态识别技术发展进行展望。 展开更多

关键词 人体姿态识别 姿态角求解 特征提取 支持向量机

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