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基于毫米波雷达的行为监测研究
1
作者
周卫元
张继远
+4 位作者
周志湖
徐瑞吉
程燃
毛科技
赵永标
《传感技术学报》
北大核心
2025年第4期689-694,共6页
随着人口的快速增长,公共安全和个人健康成为社会管理的重点,因此在公共场所下的智能行为监测变得十分有必要。然而,目前的解决方案大多从视觉和WiFi领域出发,在隐私性和测量精度上有一定的局限性,在公共场所中无法较好地应用。采用高...
随着人口的快速增长,公共安全和个人健康成为社会管理的重点,因此在公共场所下的智能行为监测变得十分有必要。然而,目前的解决方案大多从视觉和WiFi领域出发,在隐私性和测量精度上有一定的局限性,在公共场所中无法较好地应用。采用高分辨率毫米波雷达来实现公共空间下的行为监测任务,首先基于雷达点云数据实现人体姿态估计,为弥补雷达点云稀疏性问题,以PointNet为主干并结合自注意力机制构建姿态估计网络,从每帧数据中恢复人体姿态,最后通过时序卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)进行行为识别。实验结果表明,人体姿态估计的关键点预测平均误差约2.1 cm,基于TCN网络的行为识别准确率能够达到93.8%,有较好的应用价值。
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关键词
毫米波雷达
点云
姿态估计
TCN
行为监测
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职称材料
基于距离度量损失框架的半监督学习方法
被引量：
2
2
作者
刘半藤
叶赞挺
+3 位作者
秦海龙
王柯
郑启航
王章权
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期744-752,共9页
为了解决半监督学习方法训练过程中因损失函数类型不同、损失尺度不统一而导致的损失权重难以调节,模型优化方向不统一与泛化能力不足的问题,提出基于距离度量损失框架的半监督学习方法.该方法从距离度量损失的角度出发,提出统一损失框...
为了解决半监督学习方法训练过程中因损失函数类型不同、损失尺度不统一而导致的损失权重难以调节,模型优化方向不统一与泛化能力不足的问题,提出基于距离度量损失框架的半监督学习方法.该方法从距离度量损失的角度出发,提出统一损失框架函数,实现了半监督任务中不同损失函数之间的损失权重调节.针对损失框架中嵌入向量的目标区域问题,引入自适应相似度权重,以避免传统度量学习损失函数优化方向的冲突,提高模型的泛化性能.为了验证方法的有效性,分别采用CNN13网络和ResNet18网络,在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN、STL-10标准图像数据集和医疗肺炎数据集Pneumonia Chest X-ray上,构建半监督学习模型与常用半监督方法进行比较.实验结果表明,在同等标签数目的条件下,提出方法具有最优的分类准确度.
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关键词
半监督学习
度量学习
损失函数
损失框架
分类
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职称材料
题名
基于毫米波雷达的行为监测研究
1
作者
周卫元
张继远
周志湖
徐瑞吉
程燃
毛科技
赵永标
机构
浙江
开放大学萧山学院
浙江
工业大学信息工程学院
浙江绿城未来数智科技有限公司
浙江
工业大学计算机科学与技术学院
浙江
工业大学之江学院理学院
出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第4期689-694,共6页
基金
浙江省基础公益研究计划项目(LTGG23F020002,LGG22F020014)
国家自然科学基金项目(62072410)
浙江省教育厅一般科研项目(2024)。
文摘
随着人口的快速增长,公共安全和个人健康成为社会管理的重点,因此在公共场所下的智能行为监测变得十分有必要。然而,目前的解决方案大多从视觉和WiFi领域出发,在隐私性和测量精度上有一定的局限性,在公共场所中无法较好地应用。采用高分辨率毫米波雷达来实现公共空间下的行为监测任务,首先基于雷达点云数据实现人体姿态估计,为弥补雷达点云稀疏性问题,以PointNet为主干并结合自注意力机制构建姿态估计网络,从每帧数据中恢复人体姿态,最后通过时序卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)进行行为识别。实验结果表明,人体姿态估计的关键点预测平均误差约2.1 cm,基于TCN网络的行为识别准确率能够达到93.8%,有较好的应用价值。
关键词
毫米波雷达
点云
姿态估计
TCN
行为监测
Keywords
millimeter wave radar
point cloud
attitude estimation
TCN
behavior monitoring
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于距离度量损失框架的半监督学习方法
被引量：
2
2
作者
刘半藤
叶赞挺
秦海龙
王柯
郑启航
王章权
机构
浙江
树人学院信息
科技
学院
常州大学计算机与人工智能学院
浙江绿城未来数智科技有限公司
浙江
大学工业控制技术国家重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期744-752,共9页
基金
浙江省“领雁”研发攻关计划资助项目(2022C03122)
浙江省公益技术应用研究资助项目(LGF22F020006,LGF21F010004)
浙江大学工业控制技术国家重点实验室开放课题资助项目(ICT2022B34)。
文摘
为了解决半监督学习方法训练过程中因损失函数类型不同、损失尺度不统一而导致的损失权重难以调节,模型优化方向不统一与泛化能力不足的问题,提出基于距离度量损失框架的半监督学习方法.该方法从距离度量损失的角度出发,提出统一损失框架函数,实现了半监督任务中不同损失函数之间的损失权重调节.针对损失框架中嵌入向量的目标区域问题,引入自适应相似度权重,以避免传统度量学习损失函数优化方向的冲突,提高模型的泛化性能.为了验证方法的有效性,分别采用CNN13网络和ResNet18网络,在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN、STL-10标准图像数据集和医疗肺炎数据集Pneumonia Chest X-ray上,构建半监督学习模型与常用半监督方法进行比较.实验结果表明,在同等标签数目的条件下,提出方法具有最优的分类准确度.
关键词
半监督学习
度量学习
损失函数
损失框架
分类
Keywords
semi-supervised learning
metric learning
loss function
loss framework
classification
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于毫米波雷达的行为监测研究
周卫元
张继远
周志湖
徐瑞吉
程燃
毛科技
赵永标
《传感技术学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于距离度量损失框架的半监督学习方法
刘半藤
叶赞挺
秦海龙
王柯
郑启航
王章权
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
已选择
0
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参考文献
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