【摘 要】
：
针对使用 RGB 图像进行人体动作的分类和识别容易受到光照强弱、遮挡和外界环境改变等因素的影响,可能造成预处理和特征提取阶段出现差错,导致识别率严重下降等问题,提出了结合kinect深度信息的人体检测研究。采用了微软的体感设备Kinect深度摄像头对人体行为的深度信息进行采集和提取,并测试了Kinect传感器的深度信息感知能力,对动作原始数据样本进行增强,并基于BP神经网络和DTW算法对人体动作行
论文部分内容阅读
针对使用 RGB 图像进行人体动作的分类和识别容易受到光照强弱、遮挡和外界环境改变等因素的影响,可能造成预处理和特征提取阶段出现差错,导致识别率严重下降等问题,提出了结合kinect深度信息的人体检测研究。采用了微软的体感设备Kinect深度摄像头对人体行为的深度信息进行采集和提取,并测试了Kinect传感器的深度信息感知能力,对动作原始数据样本进行增强,并基于BP神经网络和DTW算法对人体动作行为进行检测和识别研究。实验表明,相较传统彩色图像,采用深度图像后的人体行为识别率有了极大的提升。
其他文献
对比分析了三种安装方式的优劣,通过侦测后两种安装方式的服务器响应G值曲线,验证了工装的装夹方式能够模拟实际应用场景,通过实际测试数据证明了工装的安装方式能够模拟实际应用场景。实际开机振动测试结果进一步验证了工装设计的合理性。这种通过利用设计工装模拟实际使用环境的测试策略,对类似产品有一定的工程参考价值,可以推广使用。
为了实时掌握冷链物流车辆的位置与运行状态,分析其运行轨迹,从而为提高车辆管理效率进一步优化车辆调度降低物流成本奠定基础,设计了以北斗系统为核心的冷链物流车辆监控系统。通过搭建云服务监控平台,接收和分析由北斗车载终端采集到的冷链物流车的位置和运行状态数据,并开发了具有电子地图、实时预览、轨迹回放、录像回放、信息管理等功能的监控系统软件。实际测试运行结果表明该系统实现了企业对冷链物流车的精准定位和高效管理。
普通群众难以快速准确地识别垃圾的类别是阻碍垃圾分类推进的一个重大难点。针对上述问题,设计并实现了一款基于Android系统的垃圾分类App,主要有四大功能,分别为垃圾分类指南、文字输入查询、图像识别查询、用户个人中心。App的核心功能为图像识别功能,以Pytorch框架和ResNet网络结构搭建了图像分类神经网络,并通过选择合适的损失函数和优化方法解决了过拟合等问题,使模型能够区分40种垃圾类别,
针对无人机送货路径规划的优化问题,提出了一种基于遗传算法原理的路径规划算法。通过建立无人机的送货系统模型,将路径规划问题转化为组合优化问题,设计恰当的编码方案将路径规划问题转化为整数规划模型,以达到寻找无人机最优送货路径的目的。对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,这种路径规划算法与常见的随机算法相比具有较强的全局搜索能力,能够获得最优的路径,使无人机以最少的能量消耗完成货物配送,在无人机送货方面
为了在满足检测速度的同时提升检测质量,研究了一种基于ResNeXt-SSD模型的多目标检测算法。算法在不额外增加参数复杂度的前提下采用了基于分组卷积优化残差块的SSD检测算法。通过优化骨干提取网络的残差结构增加了特征提取网络的稳定性。实验结果表明ResNeXt-SSD算法在保证实时性的同时更好地提升了目标检测的精准度。
基于超声测距的腔体形态测量系统利用超声测距的非接触、速度快、信息处理简单等优点,运用FPGA产生驱动信号,激发超声探头发射超声波,经不同介质反射产生回波信号,通过高速AD采集数据,处理之后成像,步进电机控制超声探头的方向可调、深度可变,达到系统设计的目的—测量腔体的大小和形态。结果表明,通过硬件测试和上位机分析处理,可以观察到腔体每层的水平剖面图,模拟出整个腔体的3D形态图,为腔体形态测量系统提供测试环境的支持。
针对移动网络流量的影响因素复杂且流量特性具有非线性,基于神经网络模型、xgboost预测模型以及LASSO预测模型的特点,提出了基于动态权值最优加权平均法,融合了BP神经网络模
为加强对民用航空器运营的科学管理,保证民用航空器的运营安全,如何及时将飞机所记录数据传输到航空公司成为迫切需要解决的问题。针对以上问题,基于I.MX6Q处理器和成品Wi-Fi模块设计了一种民用客机机场无线通信设备来实现飞机与航空公司间的快速数据传输;通过结合飞机网络与机场网络、航空公司网络间实际的网络拓扑,设计实现了一种采用EAP-TLS方式接入航空公司网络的方案来保证机载设备的安全接入。经过实际组网测试,该设备能够满足预期的应用场景要求。
为更好地提取红外图像的轮廓结构特征和可见光图像的细节纹理特征,提出了一种基于交换特征的融合方法,利用残差网络提取图像特征。网络基于有标签数据集,在深度卷积生成对抗网络中引入纹理和梯度损失函数,以端到端的方式训练,避免繁琐的手工设计融合规则,最终的融合结果可以较好地保留红外图像的目标特征和可见光图像的纹理特征,在TNO数据集上与主流的IFCNN,FusionGAN等红外与可见光图像融合方法对比,通过
随着互联网的发展,“智慧校园”建设取得了不错的成果,但依然存在着不小的问题,比如,用户为实现查询成绩和查询空余自习室功能,来回切换花费大量时间和占用手机大量的内存。针对以上问题,运用所学知识及上网翻阅的资料,采用javascript、css、html等语言,研发了以南京邮电大学通达学院校园生活为主体的微信小程序平台使用微信开发者工具进行开发,从技术要点、开发背景、程序设想、程序框架结构的搭建以及软件系统中涉及的主要功能模块,进行详细阐述。