基于TSM框架的三维空间动态手势识别模型

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动态手势识别通常使用RGB-D融合数据来训练三维卷积神经网络,识别精度较高并且鲁棒性较强,但是存在数据量大、模型复杂度高的问题,给模型训练带来了一定困难。论文提出了一种基于TSM(Time Shift Module,时间移位模块)框架的动态手势识别模型,能够减小网络复杂度和模型训练所需的数据量。该模型在大型手势数据集EgoGestrue和Chalearn IsoGD LAP上的准确率分别为88.8%和69.3%,在RGB模式上的识别效果能够接近RGB-D模式,而数据量和复杂度却大大降低,体现了其高效
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为解决复杂海况及突发事故条件下海上搜救演练存在的风险大、训练成本高、指挥效率低等问题,开发海上搜救组织指挥演练系统。系统以海上搜救组织流程为基础,利用虚拟仿真技术构建海上搜救场景态势,通过多种模型的运用模拟海上搜救组织处置过程,并将过程数据实时记录在数据库中,满足多角色协同搜救演练的实际需要。经测试,系统性能稳定,可全方位、多角色模拟海上搜救组织指挥过程,为提高海上突发事件处置能力提供了有利的技术支持。
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