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融合运动领域知识与自适应时空Transformer的人体骨架行为识别
1
作者
梁成武
蒋松琪
+5 位作者
杨杰
朱培旺
帖云
高磊
胡伟
郭文博
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第12期3028-3041,共14页
现有人体骨架行为识别方法往往忽略运动学领域知识,造成模型内在人类可理解的逻辑决策解释性不足.基于此,提出一种融合领域知识与自适应时空片段Transformer的骨架行为识别方法,以提高骨架行为识别模型的性能和可解释性.首先,受短时运...
现有人体骨架行为识别方法往往忽略运动学领域知识,造成模型内在人类可理解的逻辑决策解释性不足.基于此,提出一种融合领域知识与自适应时空片段Transformer的骨架行为识别方法,以提高骨架行为识别模型的性能和可解释性.首先,受短时运动领域知识启发,设计多时间分支结构用于学习和捕捉多时间尺度的短时子动作特征.其次,提出一种动态信息融合模块,学习不同时间分支的权重向量进而动态融合多时间分支、多尺度短时运动特征.最后,融合长时运动领域知识,提出多尺度时间卷积特征融合模块捕捉长时运动关联,用于学习不同子动作片段之间的关系并促进不同骨架关节点间的运动信息交互.在4个数据集上进行评估与实验,包括人体日常行为数据集NTU RGB+D和NTU RGB+D 120、体育行为数据集FineGym,以及工业场景行为数据集InHARD.结果表明所提方法的行为识别性能,优于包括基准Transformer方法在内的多个先进方法,可有效提升骨架序列短时运动特征学习和关节点之间信息交互的建模能力,并具有一定可解释性.
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关键词
骨架行为识别
领域知识
时间片段
子动作
TRANSFORMER
自注意力机制
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职称材料
考虑厂用旋转负荷贡献的发电厂惯量修正估计
被引量：
5
2
作者
李世春
黄森焰
+2 位作者
李惠子
罗颖
田冰杰
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022年第18期61-71,共11页
在传统的电网惯量和频率稳定评估中,忽略了发电厂内部异步电动机负荷的惯量贡献,可能导致评估结果产生偏差。基于此,研究了常态下、考虑旋转负荷贡献的发电厂惯量修正估计方法。将发电厂及内部电动机负荷等效为一个整体,利用出口母线的...
在传统的电网惯量和频率稳定评估中,忽略了发电厂内部异步电动机负荷的惯量贡献,可能导致评估结果产生偏差。基于此,研究了常态下、考虑旋转负荷贡献的发电厂惯量修正估计方法。将发电厂及内部电动机负荷等效为一个整体,利用出口母线的有功/频率常态化小扰动数据估计发电厂等效惯量。针对发电厂等效惯量为时变参数的特点,提出应用受控自回归模型和基于可变遗忘因子的递推最小二乘辨识算法估计惯量参数。算例验证结果表明:所提出的辨识模型精度较高,能适应小扰动输入/输出数据的参数辨识。考虑电动机旋转负荷的惯量贡献时,发电厂等效惯量和系统等效惯量均存在差异,并具有时变特性,获得的修正惯量能更客观地评估发电厂惯量和系统惯量。
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关键词
发电厂等效惯量
电动机旋转负荷
时变参数辨识
受控自回归模型
递推最小二乘算法
可变遗忘因子
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职称材料
题名
融合运动领域知识与自适应时空Transformer的人体骨架行为识别
1
作者
梁成武
蒋松琪
杨杰
朱培旺
帖云
高磊
胡伟
郭文博
机构
河南城建学院电气与控制工程学院
三峡大学电气与新能源学院
国网湖南省电力有限公司怀化供电分公司
国网
安徽省
电力
有限公司
铜陵
供电分公司
郑州大学电气与信息工程学院
多伦多都会大学电气计算机和生物医学工程系
出处
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第12期3028-3041,共14页
基金
国家自然科学基金项目(62176086,62505076,U1804152)
河南省科技攻关计划项目(242102211055,242102210032)
+1 种基金
河南省自然科学基金项目(242300421405)
河南省软科学计划项目(252400410618)。
文摘
现有人体骨架行为识别方法往往忽略运动学领域知识,造成模型内在人类可理解的逻辑决策解释性不足.基于此,提出一种融合领域知识与自适应时空片段Transformer的骨架行为识别方法,以提高骨架行为识别模型的性能和可解释性.首先,受短时运动领域知识启发,设计多时间分支结构用于学习和捕捉多时间尺度的短时子动作特征.其次,提出一种动态信息融合模块,学习不同时间分支的权重向量进而动态融合多时间分支、多尺度短时运动特征.最后,融合长时运动领域知识,提出多尺度时间卷积特征融合模块捕捉长时运动关联,用于学习不同子动作片段之间的关系并促进不同骨架关节点间的运动信息交互.在4个数据集上进行评估与实验,包括人体日常行为数据集NTU RGB+D和NTU RGB+D 120、体育行为数据集FineGym,以及工业场景行为数据集InHARD.结果表明所提方法的行为识别性能,优于包括基准Transformer方法在内的多个先进方法,可有效提升骨架序列短时运动特征学习和关节点之间信息交互的建模能力,并具有一定可解释性.
关键词
骨架行为识别
领域知识
时间片段
子动作
TRANSFORMER
自注意力机制
Keywords
skeleton-based action recognition
domain knowledge
temporal segment
sub-aciton
Transformer
self-attention mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
考虑厂用旋转负荷贡献的发电厂惯量修正估计
被引量：
5
2
作者
李世春
黄森焰
李惠子
罗颖
田冰杰
机构
三峡大学电气与新能源学院
梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)
国网湖南省电力有限公司怀化供电分公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022年第18期61-71,共11页
基金
国家自然科学基金项目资助(51907104)。
文摘
在传统的电网惯量和频率稳定评估中,忽略了发电厂内部异步电动机负荷的惯量贡献,可能导致评估结果产生偏差。基于此,研究了常态下、考虑旋转负荷贡献的发电厂惯量修正估计方法。将发电厂及内部电动机负荷等效为一个整体,利用出口母线的有功/频率常态化小扰动数据估计发电厂等效惯量。针对发电厂等效惯量为时变参数的特点,提出应用受控自回归模型和基于可变遗忘因子的递推最小二乘辨识算法估计惯量参数。算例验证结果表明:所提出的辨识模型精度较高,能适应小扰动输入/输出数据的参数辨识。考虑电动机旋转负荷的惯量贡献时,发电厂等效惯量和系统等效惯量均存在差异,并具有时变特性,获得的修正惯量能更客观地评估发电厂惯量和系统惯量。
关键词
发电厂等效惯量
电动机旋转负荷
时变参数辨识
受控自回归模型
递推最小二乘算法
可变遗忘因子
Keywords
power plant equivalent inertia
motor rotating load
time-varying parameter identification
controlled autoregressive model
recursive least square algorithm
variable forgetting factor
分类号
TM62 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合运动领域知识与自适应时空Transformer的人体骨架行为识别
梁成武
蒋松琪
杨杰
朱培旺
帖云
高磊
胡伟
郭文博
《计算机研究与发展》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
考虑厂用旋转负荷贡献的发电厂惯量修正估计
李世春
黄森焰
李惠子
罗颖
田冰杰
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
已选择
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