远程控制实验Web系统设计和开发 被引量：5

1

作者 何超 俞立 张丹 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2009年第5期473-476,共4页

以AE2000B型过程控制装置为研究对象,介绍了远程控制实验Web系统的设计和开发的原理,结合系统软硬件结构、控制算法设计等远程控制实验的关键技术和实现方法,开发出相应的远程控制软件.使用Java Applet嵌入到Web中来实时显示液位曲线,... 以AE2000B型过程控制装置为研究对象,介绍了远程控制实验Web系统的设计和开发的原理,结合系统软硬件结构、控制算法设计等远程控制实验的关键技术和实现方法,开发出相应的远程控制软件.使用Java Applet嵌入到Web中来实时显示液位曲线,使用户可以直观地观察液位变化.所开发的系统界面友好,操作简单,人机交互性强.用户可以选择不同的显示对象,获得相应对象的实时数据.该软件通过校园局域网,对实验室三阶水槽控制系统进行远程控制,实验结果验证了软件的有效性和可行性. 展开更多

关键词 远程实验Web系统 网络控制 液位控制

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基于特征融合与软阈值残差的稠密点云几何压缩网络

2

作者 朱威 施海东 +2 位作者 汪宵 郑雅羽 何德峰 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第3期662-671,共10页

点云是一种重要的三维数据表示形式,但其巨大的原始数据量阻碍了它在网络传输和存储记录等方面的应用.因此,本文提出了一种基于多尺度特征融合与软阈值残差结构的点云几何压缩网络,实现了对三维稠密点云的高效压缩.首先通过逐步融合多... 点云是一种重要的三维数据表示形式,但其巨大的原始数据量阻碍了它在网络传输和存储记录等方面的应用.因此,本文提出了一种基于多尺度特征融合与软阈值残差结构的点云几何压缩网络,实现了对三维稠密点云的高效压缩.首先通过逐步融合多尺度特征和构建软阈值注意力机制,实现特征加强和冗杂特征的消除,以解决体素化过程中特征丢失等问题.此外,采用构建特征掩膜层的方法,加速模型收敛.最后,引入动态非等比例损失函数提高网络的学习效果.实验结果表明,该方法在MVUB、8iVFB和Owlii数据集上相较于现有方法同样的点云分辨率下,具有更高的点云重建质量和较快的编解码速度. 展开更多

关键词 稠密点云压缩 多尺度特征 软阈值残差结构 特征掩膜 动态损失函数

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面向RTK定位的整数约束型渐进高斯滤波方法

3

作者 杨旭升 李唯诣 张文安 《自动化学报》 北大核心 2025年第2期366-375,共10页

本文研究了卫星信号干扰下RTK(Real-time kinematic)整周模糊度固定问题,提出一种基于整数约束型渐进高斯滤波的RTK定位方法.首先,结合贝叶斯推理与同伦方法优势,导出一种兼容整数、浮点状态的渐进高斯滤波框架.其次,构造从先验分布到... 本文研究了卫星信号干扰下RTK(Real-time kinematic)整周模糊度固定问题,提出一种基于整数约束型渐进高斯滤波的RTK定位方法.首先,结合贝叶斯推理与同伦方法优势,导出一种兼容整数、浮点状态的渐进高斯滤波框架.其次,构造从先验分布到后验分布的同伦路径,以目标浮点状态与模糊度固定的迭代求解来提高信号干扰情形下的整周模糊度固定率.特别地,通过渐进地融合卫星双差信息来降低线性化误差,进而提升对目标状态后验分布的逼近精度.最后,通过车载RTK实验及后处理分析,验证了所提方法的有效性和优越性. 展开更多

关键词 渐进高斯滤波 RTK定位 模糊度固定 整数约束

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具有测量数据丢失的离散不确定时滞系统鲁棒Kalman滤波 被引量：13

4

作者 陈博 俞立 张文安 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期123-128,共6页

研究了具有测量数据丢失的离散不确定时滞系统鲁棒Kalman滤波问题,其中时延存在于系统状态和观测值中.模型的不确定性通过在系统矩阵中引入随机参数扰动来表示,测量数据丢失现象则通过一个满足Bernoulli分布且统计特性已知的随机变量来... 研究了具有测量数据丢失的离散不确定时滞系统鲁棒Kalman滤波问题,其中时延存在于系统状态和观测值中.模型的不确定性通过在系统矩阵中引入随机参数扰动来表示,测量数据丢失现象则通过一个满足Bernoulli分布且统计特性已知的随机变量来描述.基于最小方差估计准则,利用射影性质和递归射影公式得到一个新的滤波器设计方法,并且保证了滤波器的维数与原系统相等.与传统的状态增广方法相比,当时延比较大时,该方法可以有效降低计算量.最后,给出一个仿真例子说明所提方法的有效性. 展开更多

关键词 鲁棒Kalman滤波 不确定时滞系统 测量数据丢失 递归射影公式

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适用于事件触发的分布式随机目标跟踪方法 被引量：13

5

作者 杨旭升 张文安 俞立 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1393-1401,共9页

研究了一类基于RSSI(Received signal strength indication)测距的分布式移动目标跟踪问题,提出了一种适用于事件触发无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)的分布式随机目标跟踪方法.首先考虑移动机器人模型的不确定性,引入... 研究了一类基于RSSI(Received signal strength indication)测距的分布式移动目标跟踪问题,提出了一种适用于事件触发无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSNs)的分布式随机目标跟踪方法.首先考虑移动机器人模型的不确定性,引入了带有随机参数的过程噪声协方差,应用改进平方根容积卡尔曼滤波(Square root cubature Kalman filter,SRCKF)得到局部估计;然后采用无模型CI(Covariance intersection)融合估计方法以降低随机过程噪声协方差带来的不利影响.该方法充分利用有模型和无模型方法的优势,实现系统模型和量测不理想情况下的分布式目标跟踪.基于E-puck机器人的目标跟踪实验表明,事件触发的工作模式可有效地减少能量消耗,带随机参数的滤波方法更适合于随机目标的跟踪. 展开更多

关键词 事件触发 RSSI 随机目标跟踪 平方根容积卡尔曼滤波

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便携式灭弧气体检漏仪的设计及实现 被引量：11

6

作者 凌荣耀 欧林林 俞立 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第6期572-576,共5页

介绍了一种利用负电晕放电原理检测灭弧气体SF6泄漏的实现方案,首先针对现有传感器的不足设计了针-筒结构的SF6传感器并研究了传感器在各种情况下的特性。之后设计了相应的硬件和软件,实现了SF6气体泄漏浓度的测量及漏点的定位,制作了... 介绍了一种利用负电晕放电原理检测灭弧气体SF6泄漏的实现方案,首先针对现有传感器的不足设计了针-筒结构的SF6传感器并研究了传感器在各种情况下的特性。之后设计了相应的硬件和软件,实现了SF6气体泄漏浓度的测量及漏点的定位,制作了便携式灭弧气体检漏仪,并对仪器的测量精度进行了测试及校准。该仪器具有成本低、灵敏度高和使用方便等特点,可广泛应用于各类SF6绝缘设备的生产装配、出厂检测及日常维护。 展开更多

关键词 六氟化硫 泄漏检测 定量分析 漏点定位

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基于DSP的运动目标检测与跟踪系统设计 被引量：8

7

作者 滕游 董辉 俞立 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2009年第6期607-609,618,共4页

运动目标检测与跟踪是智能视频监控系统的重要组成部分,其主要功能为检测监控场景中的运动物体,分析其运动轨迹,为高级运动分析提供必要的信息.随着人们对社会安全水平和设备智能化程度要求的提高,运动目标检测与跟踪必将具有广泛的应... 运动目标检测与跟踪是智能视频监控系统的重要组成部分,其主要功能为检测监控场景中的运动物体,分析其运动轨迹,为高级运动分析提供必要的信息.随着人们对社会安全水平和设备智能化程度要求的提高,运动目标检测与跟踪必将具有广泛的应用前景.针对实时运动目标检测与跟踪,提出了一种基于DSP的运动目标检测与跟踪系统的设计方案,给出了系统总体结构框图,分析了系统工作原理.实现了一种采用结合帧间差分和背景减除的运动物体检测方法,以及一种应用Kalman滤波的运动目标跟踪方法.同时,给出的实验结果表明,该系统能够检测并跟踪特定场合的运动目标. 展开更多

关键词 运动检测 目标跟踪 背景减除 KALMAN滤波

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通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计 被引量：11

8

作者 薛东国 陈博 +1 位作者 张文安 俞立 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期203-208,共6页

研究了一类通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计问题,其中通信受限是指系统在一个采样周期内只允许有限个传感器与融合中心通信.首先,提出了一种周期性分组传输的通信策略,并将每组传感器所对应的局部估计系统描述成一个离散... 研究了一类通信受限下网络化多传感器系统的Kalman融合估计问题,其中通信受限是指系统在一个采样周期内只允许有限个传感器与融合中心通信.首先,提出了一种周期性分组传输的通信策略,并将每组传感器所对应的局部估计系统描述成一个离散周期子系统模型.其次,每个子系统根据最新测量信息的更新时刻,选择相应的Kalman估计器(滤波器或预报器),从而得到各子系统在每一时刻的一个局部最优估计,再通过矩阵加权线性最小方差最优融合准则得到最优融合估计,并给出了Kalman融合估计器的设计方法.最后,通过一个目标跟踪例子验证所提方法的有效性. 展开更多

关键词 Kalman估计 信息融合 通信受限 周期传输策略

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具有随机协议网络化系统的H_∞滤波 被引量：4

9

作者 周佩冬 俞立 +1 位作者 宋洪波 欧林林 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1711-1716,共6页

本文研究了一类具有随机介质访问协议网络化系统的H∞滤波问题.将传感器和滤波器的通信过程描述为一个马尔可夫链,进而将滤波误差系统建模成一个马尔可夫跳变系统.然后,运用李雅普诺夫方法和线性矩阵不等式技术,给出了滤波误差系统随机... 本文研究了一类具有随机介质访问协议网络化系统的H∞滤波问题.将传感器和滤波器的通信过程描述为一个马尔可夫链,进而将滤波误差系统建模成一个马尔可夫跳变系统.然后,运用李雅普诺夫方法和线性矩阵不等式技术,给出了滤波误差系统随机稳定且具有给定H∞性能的一个充分条件,并基于该条件给出了H∞滤波器的设计方法.最后的数值算例验证了本文方法的有效性. 展开更多

关键词 网络化系统 随机协议 H∞滤波 马尔可夫跳变系统

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基于ADRC的网络化运动控制系统高精度轮廓跟踪控制 被引量：3

10

作者 吴祥 王军晓 +2 位作者 王瑶为 董辉 俞立 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2018年第9期835-842,共8页

本文研究了具有重复任务性质的网络化运动控制系统高精度轮廓跟踪控制问题。首先,分析了网络时延给系统带来的影响,基于自抗扰控制设计了单轴跟踪控制器,将时变时延带来的不确定性建模为系统总和扰动的一部分,设计扩张状态观测器对总和... 本文研究了具有重复任务性质的网络化运动控制系统高精度轮廓跟踪控制问题。首先,分析了网络时延给系统带来的影响,基于自抗扰控制设计了单轴跟踪控制器,将时变时延带来的不确定性建模为系统总和扰动的一部分,设计扩张状态观测器对总和扰动进行估计,并在前馈通道中对其进行补偿,消除时变时延影响,得到稳定的单轴跟踪控制。其次,基于迭代学习交叉耦合控制设计了轮廓误差补偿控制器,实现高精度轮廓跟踪控制。最后,通过实验验证了所提方法的有效性。这种控制方法在设计过程中不依赖于系统模型信息,为网络化运动控制系统轮廓跟踪控制方法的研究及应用提供了一种新的思路。 展开更多

关键词 网络化运动控制 时变时延 自抗扰控制(ADRC) 迭代学习控制 轮廓跟踪

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多伺服电机智能化协调容错轨迹跟踪控制系统设计 被引量：5

11

作者 朱俊威 顾曹源 +2 位作者 王鼎 张文安 王鑫 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期1023-1032,共10页

针对一类具有执行器、传感器故障的多伺服电机控制系统,设计了相应的多伺服电机智能化协调容错轨迹跟踪控制系统.首先,提出了一种新结构的分布式中间估计器,修改了其设计结构,提高了估计方案的可行性.其次,通过在线强化学习估计策略,可... 针对一类具有执行器、传感器故障的多伺服电机控制系统,设计了相应的多伺服电机智能化协调容错轨迹跟踪控制系统.首先,提出了一种新结构的分布式中间估计器,修改了其设计结构,提高了估计方案的可行性.其次,通过在线强化学习估计策略,可以显著提高估计性能,其核心是自适应切换机制与源故障模式定位功能块的集成,并根据估计值设计了协调容错轨迹跟踪控制器.同时,设计了可视化人机交互操作界面,可将伺服电机的实时位置、速度、相应的位置、速度估计值及控制性能等信息反馈至监控中心.操作人员可随时调节伺服输入,完成任务调整,可有效提升系统实用性.多伺服电机控制系统的实验结果验证了所提方法的有效性及优越性. 展开更多

关键词 多伺服电机 协调容错轨迹跟踪控制 智能化 在线强化学习估计策略 人机交互

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融合深度学习的贝叶斯滤波综述 被引量：4

12

作者 张文安 林安迪 +2 位作者 杨旭升 俞立 杨小牛 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1502-1516,共15页

当前动态系统呈现大型化、复杂化的趋势,基于贝叶斯滤波的动态系统状态估计遇到一系列新的挑战.随着深度学习在特征提取与模式识别等方面的优势与潜力不断显现,深度学习与传统贝叶斯滤波相结合的研究也随之兴起.为此,梳理了不同领域融... 当前动态系统呈现大型化、复杂化的趋势,基于贝叶斯滤波的动态系统状态估计遇到一系列新的挑战.随着深度学习在特征提取与模式识别等方面的优势与潜力不断显现,深度学习与传统贝叶斯滤波相结合的研究也随之兴起.为此,梳理了不同领域融合深度学习的贝叶斯滤波方法的应用案例,从中剖析不同类型动态系统下贝叶斯滤波存在的局限性和共性难题.在此基础上,总结了当前贝叶斯滤波存在的几类不确定性问题,以深度学习的视角将这些问题归纳为特征提取和参数辨识两大基本问题,进而介绍深度学习为贝叶斯滤波所提供的解决方案.其次,归纳整理了两类深度学习与贝叶斯滤波结合的具体方法,着重介绍了深度卡尔曼滤波和融合深度学习的自适应卡尔曼滤波.最后,综合考虑深度学习方法和贝叶斯滤波方法的优势,讨论了融合深度学习的贝叶斯滤波方法的开放问题和未来研究方向. 展开更多

关键词 深度学习 贝叶斯滤波 卡尔曼滤波 状态估计 状态空间模型

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基于渐进高斯滤波融合的多视角人体姿态估计 被引量：6

13

作者 杨旭升 吴江宇 +1 位作者 胡佛 张文安 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期607-616,共10页

针对视觉遮挡引起的人体姿态估计(Human pose estimation, HPE)性能下降问题,提出基于渐进高斯滤波(Progressive Gaussian filtering, PGF)融合的人体姿态估计方法.首先,设计分层性能评估方法对多视觉量测进行分类处理,以适应视觉遮挡... 针对视觉遮挡引起的人体姿态估计(Human pose estimation, HPE)性能下降问题,提出基于渐进高斯滤波(Progressive Gaussian filtering, PGF)融合的人体姿态估计方法.首先,设计分层性能评估方法对多视觉量测进行分类处理,以适应视觉遮挡引起的量测不确定性问题.其次,构建分布式渐进贝叶斯滤波融合框架,以及设计一种分层分类融合估计方法来提升复杂量测融合的鲁棒性和准确性.特别地,针对量测统计特性变化问题,利用局部估计间的交互信息来引导渐进量测更新,从而隐式地补偿量测不确定性.最后,仿真与实验结果表明,相比于现有的方法,所提的人体姿态估计方法具有更高的准确性和鲁棒性. 展开更多

关键词 渐进高斯滤波 自适应滤波 分布式融合 人体姿态估计

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基于肌电−惯性融合的人体运动估计:高斯滤波网络方法 被引量：1

14

作者 杨旭升 李福祥 +1 位作者 胡佛 张文安 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期991-1000,共10页

本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精... 本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精度和稳定性.首先,利用卷积神经网络对观测数据进行特征提取,以及利用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型来学习噪声统计特性和量测模型.其次,采用序贯融合的方式融合异构传感器量测特征,以建立高斯滤波与深度学习相结合的网络模型来实现人体运动估计.特别地,引入渐进量测更新对网络量测特征的不确定性进行补偿.最后,通过实验结果表明,相比于现有的卡尔曼滤波网络,该融合方法在上肢关节角度估计中的均方根误差(Root mean square error,RMSE)下降了13.8%,相关系数(R^(2))提高了4.36%. 展开更多

关键词 高斯滤波网络 多传感器融合 人体运动估计 非线性卡尔曼滤波

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S曲线加减速速度控制新方法 被引量：13

15

作者 胡磊 林示麟 +1 位作者 徐建明 董辉 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2010年第1期22-26,34,共6页

依据数控加工的实际条件,提出了一种新型的S曲线加减速算法。在单段路径中,通过选取的初速度和末速度,计算得到加速区、匀速区和减速区的时间长度,消除了一般S曲线加减速方法在单一路径中初速度和末速度相同的约束。在多段路径中,分析... 依据数控加工的实际条件,提出了一种新型的S曲线加减速算法。在单段路径中,通过选取的初速度和末速度,计算得到加速区、匀速区和减速区的时间长度,消除了一般S曲线加减速方法在单一路径中初速度和末速度相同的约束。在多段路径中,分析了拐角处夹角大小和路径长度对速度的限制条件,进而采用移动窗口策略得到预处理段内各拐点速度。通过实例仿真,表明该方法在单段和多段路径加工过程中能有效缩短加工时间。 展开更多

关键词 S曲线 加减速算法 速度限制

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基于动态图卷积和空间金字塔池化的点云深度学习网络 被引量：9

16

作者 朱威 绳荣金 +1 位作者 汤如 何德峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第7期192-198,共7页

点云数据的分类和语义分割在自动驾驶、智能机器人、全息投影等领域中有着重要应用。传统手工提取点云特征的方式,以及将三维点云数据转化为多视图、体素网格等数据形式后再进行特征学习的方式,都存在处理环节多、三维特征损失大等问题... 点云数据的分类和语义分割在自动驾驶、智能机器人、全息投影等领域中有着重要应用。传统手工提取点云特征的方式,以及将三维点云数据转化为多视图、体素网格等数据形式后再进行特征学习的方式,都存在处理环节多、三维特征损失大等问题,分类和分割的精度较低。目前可以直接处理点云数据的深度神经网络PointNet忽略了点云的局部细粒度特征,对复杂点云场景的处理能力较弱。针对上述问题,提出了一种基于动态图卷积和空间金字塔池化的点云深度学习网络。该网络在PointNet的基础上使用动态图卷积模块来替换PointNet中的特征学习模块,增强了网络对局部拓扑结构信息的学习能力;同时设计了一种基于点的空间金字塔池化结构来捕获多尺度局部特征,该方式比PointNet++的多尺度采样点云、重复分组进行多尺度局部特征学习的方法更加简洁高效。实验结果表明,在点云分类和语义分割任务的3个基准数据集上,所提网络相较于现有网络具有更高的分类和分割精度。 展开更多

关键词 点云 PointNet 动态图卷积 空间金字塔池化 局部特征

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基于自适应Kalman滤波的移动机器人人体目标跟随 被引量：6

17

作者 董辉 王亚男 +2 位作者 童辉 吴祥 杨旭升 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第3期249-256,共8页

本文研究了复杂背景环境下基于视觉的移动机器人人体目标跟随问题。首先,考虑目标状态的随机性给系统建模带来的影响,采用RGB-D相机获取包含目标的彩色图像和深度图像,从而确定目标与机器人之间的相对位置关系并建立移动机器人跟随模型... 本文研究了复杂背景环境下基于视觉的移动机器人人体目标跟随问题。首先,考虑目标状态的随机性给系统建模带来的影响,采用RGB-D相机获取包含目标的彩色图像和深度图像,从而确定目标与机器人之间的相对位置关系并建立移动机器人跟随模型。其次,考虑系统量测误差的不确定性对滤波器稳定性的影响,采用假设检验的方式引入自适应因子,设计自适应卡尔曼滤波器(AKF),实现对移动机器人跟随状态的预测和更新。最后,通过实验验证了所提方法的有效性。本文设计的基于AKF方法的移动机器人目标跟踪方法不依赖于历史量测数据,适用于噪声统计特性时变的状态估计问题。 展开更多

关键词 移动机器人 人体目标跟随 量测误差 自适应卡尔曼滤波器(AKF)

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基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法 被引量：7

18

作者 朱威 王图强 +1 位作者 陈悦峰 何德峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第6期144-150,共7页

面向对象的边缘检测技术是智能视觉处理领域的关键基础技术,然而目前基于卷积神经网络的边缘检测结果存在分辨率低、噪声较多等问题。因此,文中提出了一种基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法。首先,设计了混合空洞卷积残差块,来替... 面向对象的边缘检测技术是智能视觉处理领域的关键基础技术,然而目前基于卷积神经网络的边缘检测结果存在分辨率低、噪声较多等问题。因此,文中提出了一种基于多尺度残差网络的对象级边缘检测算法。首先,设计了混合空洞卷积残差块,来替换原始残差网络中的普通卷积核,以放大网络的感受野;然后,设计了多尺度特征增强模块,对边缘信息进行多尺度特征提取,以放大网络的信息接受域;最后,设计了结合顶层语义特征的金字塔多尺度特征融合模块,将不同尺度下的特征信息进行融合,以输出边缘检测后的图像。为了验证所提算法的有效性,在公开数据集BSDS500上进行实验。实验结果表明,与现有算法相比,所提算法具有更好的边缘检测效果,客观指标ODS,OIS和AP分别达到了0.819,0.838和0.849,主观检测效果也更接近真实值,噪声更少。 展开更多

关键词 残差网络 空洞卷积 多尺度特征增强 金字塔特征融合结构

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基于智能目标检测的HEVC感兴趣区域编码方法 被引量：4

19

作者 朱威 王东洋 +1 位作者 欧全林 郑雅羽 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第12期2691-2697,共7页

现有的感兴趣区域编码方法主要是利用运动信息等低级视觉特征检测感兴趣区域(ROI),易受图像噪声干扰、复杂场景下的检测效果不佳并且没有检测具体内容的能力.为了能够利用高级视觉特征指导视频编码,本文提出了一种基于智能目标检测的HEV... 现有的感兴趣区域编码方法主要是利用运动信息等低级视觉特征检测感兴趣区域(ROI),易受图像噪声干扰、复杂场景下的检测效果不佳并且没有检测具体内容的能力.为了能够利用高级视觉特征指导视频编码,本文提出了一种基于智能目标检测的HEVC感兴趣区域编码方法.首先利用深度卷积神经网络检测用户感兴趣的目标对象,然后根据检测结果确定以编码树单元(CTU)为基本单位的ROI区域和非ROI区域,再通过分析视频图像中每个像素的方向属性,进而判别CTU是否为平坦纹理、结构化纹理和随机纹理,并生成纹理感知图,最后对非ROI区域的CTU按纹理感知权重值进行DCT频率系数分级压制,以减少非ROI区域的码率消耗,对ROI区域的CTU按纹理感知权重下调编码量化参数(QP),以保证ROI区域的图像质量,从而实现智能视频编码.实验结果表明,与HEVC参考方法相比,本文方法在定QP条件下平均降低5.67%左右的码率;在定码率条件下,ROI区域的PSNR平均提高0.61dB,并且主观图像质量明显提升. 展开更多

关键词 深度卷积神经网络 HEVC 纹理感知图 感兴趣区域

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基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体肢体运动估计 被引量：4

20

作者 杨旭升 王雪儿 +1 位作者 汪鹏君 张文安 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1723-1731,共9页

针对基于表面肌电信号(Surface electromyography, sEMG)的人体肢体运动估计建模困难的问题,提出一种渐进无迹卡尔曼滤波网络(Progressive unscented Kalman filter network, PUKF-net),来实现降低肢体运动与sEMG量测的建模难度以及提... 针对基于表面肌电信号(Surface electromyography, sEMG)的人体肢体运动估计建模困难的问题,提出一种渐进无迹卡尔曼滤波网络(Progressive unscented Kalman filter network, PUKF-net),来实现降低肢体运动与sEMG量测的建模难度以及提高肢体运动估计精度的目的.首先,设计深度神经网络从sEMG数据中学习肢体运动状态与sEMG量测之间的映射关系和噪声统计特性.其次,采用渐进量测更新方法对先验状态估计进行修正,减小运动估计的线性化误差,提高PUKF-net模型的稳定性.通过结合深度神经网络和渐进卡尔曼滤波的优势,使得PUKF-net具有良好的模型适应性和抗噪能力.最后,设计基于sEMG的人体肢体运动估计实验,验证了PUKF-net模型的有效性.相较于长短期记忆网络(Long short-term memory, LSTM)和其他卡尔曼滤波网络, PUKF-net在肢体运动估计中的均方根误差(Root mean square error, RMSE)下降了14.9%,相关系数R2提高了5.1%. 展开更多

关键词 卡尔曼滤波网络 人体肢体运动估计 表面肌电信号 渐进无迹卡尔曼滤波

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