双流卷积神经网络相关论文
高压断路器操动机构的振动信号包含了断路器运行状态的重要信息,对操动机构工作状态的诊断辨识十分重要.针对振动信号随机、非平稳......
近年来动作识别成为计算机视觉领域的研究热点,不同于针对视频图像进行的研究,本文针对低分辨率红外传感器采集到的温度数据,提出......
目前传统的视频分类方法是基于人工提取的特征,这种方法在早期任务中取得了较为优秀的性能,但传统方式非常依赖特征提取算法以及特......
太阳耀斑大多数发生在磁极复杂的黑子群上空,因此,黑子群磁类型可以作为预测太阳耀斑的重要依据.针对同时具有白光图和磁图数据的......
面向高性能的肌电控制系统,提出一种基于双流卷积神经网络的肌电信号手势识别方法,其从原始表面肌电信号中提取离散小波变换系数,......
近年来随着科技的发展,使得行为识别技术也不断成熟,而获得外观信息的同时捕获帧间运动信息是行为识别的难点,双流卷积神经网络因......
针对双流卷积神经网络存在的网络结构较浅、时间流及空间流网络均为独立训练学习、并未学习到时空网络之间关联信息等问题,文章设......
视频动作识别是计算机视觉领域一个十分具有挑战性的课题,主要任务是利用深度学习等视频智能分析技术识别的深层信息推导出视频人......
传统的人机交互方式即将逐步被新型人机交互方式取代,其中,基于手势的机器人交互方式已经成为当前的热点研究内容之一,本文所设计......
当今机器人主要在受控制的工业环境中进行着重复的运动。如果将机器人部署在新的环境,或者执行其他的任务,则需要专业人员重新编程......
现代信息科技的高速发展正深刻地改变着人们的思维和生活方式,如今,人机交互(human–computer interaction,HCI)在人们生活中扮演......
人脸表情识别是当前人机交互和模式识别的研究热点之一,人脸表情识别的应用场景主要包括人机交互,智能控制,安全驾驶,医疗,通信等......
人群异常行为检测是使用安装在公共场所的闭路电视摄像机捕获和检测异常事件,例如斗殴,交通事故和踩踏,然后及时发出警告。它在智......
为了给大众提供安全的生活环境,监控被广泛应用在维护社会治安方面。以往的监控手段仅将已发生的事存档,依靠人工完成判断和识别,......
智能监控系统作为建设智慧城市中不可或缺的部分,在人类平时生活中也逐渐得到越来越广泛的应用。在建立智能监控系统的过程中,最为......
在微表情自动识别任务中,浅层卷积神经网络和深层网络相比更好地改善了网络训练过拟合的情况,但是多数浅层卷积神经网络存在输入特......
针对复杂背景及遮挡等原因引起人群异常行为检测性能低的问题,本文提出了一种基于综合光流特征描述符(SOFD)及轨迹的人群异常行为......
与传统风格传递任务不同,动态风格传递是将动态图像序列的周期性变化特征传递到静态目标图像上,生成具有相似变化特征的新动态图像......
稳定的电力供应是保障煤矿安全生产的前提。井下配电室是煤矿电力供应系统的重要一环,因此,需要对井下配电室进行定期巡检,发现隐......
随着智能设备的发展和人们生活水平的提高,人们对室内定位服务的需求越来越强烈。基于图像信息的视觉定位方案近年来得到迅速发展......
我国城镇化进程加快,电梯在高楼中被越来越多的使用,给人们生活带来方便的同时也存在一些安全隐患。因为电梯轿厢的内部是一个狭小......
随着机器人的应用越来越广泛,人机交互一直是目前热门的研究领域。人和机器一般通过语音、姿态、脑电波追踪和视觉传感等方式进行......
针对基于双流卷积神经网络的人体行为识别准确率不高,不能充分利用时间维度的信息问题,提出一种基于3D双流卷积和门控循环单元(GRU......
目前,智能小车由于其应用广泛,是研究的热点之一,而基于神经网络与摄像头的智能车由于其在价格以及可靠性等方面的优越性更是受到......
针对跌倒行为的视觉特征难以提取的问题,提出一种由两路卷积神经网络和模型融合部分组成的双流卷积神经网络（Two-Stream CNN）的跌倒......
近年来人体行为识别成为计算机视觉领域的一个研究热点,而卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）在图像分类和识别领域取......
随着计算机视觉和深度学习技术飞速发展,在公共安防领域,基于深度学习的一系列智能算法拥有广阔的应用市场和巨大的研究价值。针对......
为提高三维卷积神经网络对时序动作定位的识别效率和准确率,提出一种基于双流卷积神经网络的多阶段时序动作定位模型。该模型首先......
井下配电室监控视频持续时间较长且行为类型复杂,传统双流卷积神经网络(CNN)法对此类行为识别效果较差.针对该问题,对双流CNN法进......
为解决基于RGB图像的异常行为识别无法有效利用帧间运动信息的问题,采用深度学习思想,提出一种基于时空融合方法的双流卷积神经网......
针对传统卷积神经网络(CNN)对人体行为动作仅能提取局部特征易导致相似行为动作识别准确率不高的问题,提出了一种基于双流非局部残......
双流卷积神经网络能够获取视频局部空间和时间特征的一阶统计信息,测试阶段将多个视频局部特征的分类器分数平均作为最终的预测.但......
伴随着计算机科学技术的飞速发展,我们通过移动电话或照相机等终端设备可以很方便快捷的拍摄各种花卉图像,但是对于花卉图像的分类......
人体行为识别是计算机视觉和人工智能等领域的重点研究方向。其研究成果广泛应用于智能监控、人机交互、运动分析、虚拟现实等领域......
基于图像处理技术的火灾监测,是近年来火灾监控领域的重要分支。对于开阔场景的火灾监测,利用火灾发生时产生的烟雾和火焰的动、静......
随着移动终端技术的迅速发展,智能手机的隐私保护问题变得日益关键。对手机用户进行身份认证是保护手机隐私的重要手段之一。然而,......
基于图像处理技术的火灾检测，是近年来火灾监控领域的重要分支。对于开阔场景的火灾监测，利用火灾发生时产生的烟雾和火焰的动、静特......
时序行为检测是指在一段未分割的长视频中,检测出其中包含的若干行为片段的起止时间和类别.针对该项任务,提出基于双流卷积神经网......
人体行为识别是人工智能以及计算机视觉领域中一个重要的研究课题。在平日生活与工作中,具有人体行为识别能力的智能设备在人机交......
计算机视觉领域的快速发展,使得计算机对视频内容进行理解变成了可能。人体动作识别作为视频理解中最为重要的部分之一,是计算机视......
