基于卷积姿态机的潜航员作业姿态识别方法
Recognition method of submarine operation posture based on convolutional pose machine作者机构：西北工业大学陕西省工业设计工程实验室陕西西安710072
出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)
年 卷 期：2022年第56卷第1期
页 面：26-35,46页
核心收录：
学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学]
基 金：中央高校基本科研业务费资助项目(31020190504007) 陕西省特支计划领军人才资助项目(w099115).
主 题：工业设计 姿态识别 潜航员作业姿态 卷积姿态机 姿态分析
摘 要：针对现有潜航员作业姿态识别分析方法中识别过程繁琐、识别精度低的问题,提出基于卷积姿态机的潜航员作业姿态识别分析方法.对人体姿态特征进行结构化编码,构建空间及投影坐标系进行解析,定义肢体角度计算公式与肢体特殊状态判断流程.通过搭建潜航员作业姿态识别算法,实现作业姿态RGB图像空间特征与纹理特征的提取,输出潜航员作业姿态关节点、肢体角度与状态数据.通过采集潜航员作业姿态图像构建潜航员作业姿态样本数据集,对所提方法进行应用验证.在算法测试中,识别算法的PCK指标值达到81.2%.在应用验证实验中,算法识别关节点的平均准确率达到87.7%.该方法在潜航员作业姿态识别分析上是可靠的,可以有效地识别与分析潜航员作业姿态中的危险因素.
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