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融合改进YOLOv5及Mediapipe的手势识别研究

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计算机工程与应用 2024年第7期60卷 108-118页

作者：倪广兴徐华王超盐城工学院信息工程学院江苏盐城224000 盐城师范学院物理与电子工程学院江苏盐城224000

针对现有手势识别算法计算量大、鲁棒性差等问题,提出一种基于IYOLOv5-Med(improved YOLOv5 Mediapipe)算法的手势识别方法。该算法将改进的YOLOv5算法和Mediapipe方法结合,包括手势检测和手势分析两部分,算法有效降低了训练的时间成本... 详细信息

针对现有手势识别算法计算量大、鲁棒性差等问题,提出一种基于IYOLOv5-Med(improved YOLOv5 Mediapipe)算法的手势识别方法。该算法将改进的YOLOv5算法和Mediapipe方法结合,包括手势检测和手势分析两部分,算法有效降低了训练的时间成本,增加了识别的鲁棒性。手势检测部分,改进了传统YOLOv5算法,利用FastNet重构C3模块,将CBS模块替换为GhostNet中GhostConv模块,在Backbone网络末端加入SE注意力机制模块,改进后的算法,模型体积更小,更适用于资源有限的边缘设备。手势分析部分,提出了一种基于Mediapipe的方法,对手势检测部分定位到的手势区域进行手部关键点检测,并提取相关特征,然后通过朴素贝叶斯分类器进行识别。实验结果证实了提出的IYOLOv5-Med算法的有效性,与传统YOLOv5算法相比,参数量下降34.5%,计算量减少34.9%,模型权重降低33.2%,最终平均识别率达到0.997,且实现方法相对简单,有较好的应用前景。

关键词：手势识别 YOLOv5 Mediapipe FastNet 注意力机制

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基于YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN的奶牛身体分割方法

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农业机械学报 2024年第3期55卷 282-289,391页

作者：张姝瑾许兴时邓洪兴温毓晨宋怀波西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室陕西杨凌712100

奶牛身体部位的精准分割广泛应用于奶牛体况评分、姿态检测、行为分析及体尺测量等领域。受奶牛表面污渍和遮挡等因素的影响,现有奶牛部位精准分割方法实用性较差。本研究在YOLO v8n-seg模型的基础上,加入多尺度融合模块与双向跨尺度加... 详细信息

奶牛身体部位的精准分割广泛应用于奶牛体况评分、姿态检测、行为分析及体尺测量等领域。受奶牛表面污渍和遮挡等因素的影响,现有奶牛部位精准分割方法实用性较差。本研究在YOLO v8n-seg模型的基础上,加入多尺度融合模块与双向跨尺度加权特征金字塔结构,提出了YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN奶牛身体部位分割模型。其中,多尺度融合模块使模型更好地提取小目标几何特征信息,双向跨尺度加权特征金字塔结构实现了更高层次的特征融合。首先在奶牛运动通道处采集奶牛侧面图像作为数据集,为保证数据集质量,采用结构相似性算法剔除相似图像,共得到1 452幅图像。然后对目标奶牛的前肢、后肢、乳房、尾部、腹部、头部、颈部和躯干8个部位进行标注并输入模型训练。测试结果表明,模型精确率为96.6%,召回率为94.6%,平均精度均值为97.1%,参数量为3.3×10^(6),检测速度为6.2 f/s。各部位精确率在90.3%~98.2%之间,平均精度均值为96.3%。与原始YOLO v8n-seg相比,YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN的精确率提高3.2个百分点,召回率提高2.6个百分点,平均精度均值提高3.1个百分点,改进后的模型在参数量基本保持不变的情况下具有更强的鲁棒性。遮挡情况下该模型检测结果表明,精确率为93.8%,召回率为91.67%,平均精度均值为93.15%。结果表明,YOLO v8n-seg-FCA-BiFPN网络可以准确、快速地实现奶牛身体部位精准分割。

关键词：奶牛身体部位分割语义分割 FCABasicBlock BiFPN YOLO v8n

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基于手势识别的机械臂人机交互控制系统研究

基于手势识别的机械臂人机交互控制系统研究

作者：倪广兴盐城工学院

学位级别：硕士

伴随着科技的发展,机械臂的应用领域越来越广,为了实现一种更为简洁直观的机械臂控制方法,本文设计并实现了一种基于手势识别的机械臂人机交互控制系统。该系统将基于视觉的手势识别技术引入机械臂控制系统,通过相机捕捉用户的手部动作... 详细信息

伴随着科技的发展,机械臂的应用领域越来越广,为了实现一种更为简洁直观的机械臂控制方法,本文设计并实现了一种基于手势识别的机械臂人机交互控制系统。该系统将基于视觉的手势识别技术引入机械臂控制系统,通过相机捕捉用户的手部动作并识别,将其转换为机械臂的运动指令,根据指令实现机械臂运动控制。本文主要工作如下:(1)针对YOLOv5手势检测模型体积大、难以应用于资源有限的设备等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的手势检测算法。在传统YOLOv5算法基础上进行了改进,首先,利用FastNet重构C3模块,然后,将CBS模块替换为Ghost Net中Ghost Conv模块,最后,在Backbone网络末端加入SE注意力机制模块。改进后的模型在保证检测精度的同时,体积大幅度缩小,更适用于资源有限的边缘设备。(2)提出一种基于IYOLOv5-Med(Improved YOLOv5 Mediapipe)的手势识别方法。该算法将上述改进的YOLOv5算法和Mediapipe方法结合,包括手势检测和手势分析两部分,手势检测部分,使用改进YOLOv5算法定位手部区域。手势分析部分,对手势检测部分定位到的手势区域进行手部关键点检测,并提取相关特征,然后通过朴素贝叶斯分类器进行识别。该算法一方面可以分别提升手势检测和手势分析的性能,增加识别的鲁棒性,另一方面可以降低训练的时间成本,方便应用于手势识别任务中的不同场景。(3)为实现精确的手部动作控制机械臂,对机械臂进行了详细的运动学分析和工作空间仿真。首先对本文所用机械臂建立基于D-H(Denavit-Hartenberg)参数的运动学模型,随后进行了机械臂正逆运动学分析并仿真验证。最后,采用蒙特卡洛数值方法对机械臂末端的可达工作空间进行仿真,以获取机械臂的关键性能参数,如关节旋转限制和运动范围。这些步骤对于优化控制算法、提升机械臂精度、降低操作风险至关重要。(4)针对传统预编程机械臂人机交互控制方式灵活性差、操控门槛高等问题,设计并实现了一种基于手势识别的机械臂人机交互控制系统。首先从IYOLOv5-Med算法得到的手部信息中提取手部位置信息和手势信息,然后结合上述机械臂分析结果,利用手部位置信息,即手部关键点位置坐标,控制机械臂跟随移动,手势信息控制机械臂执行特定任务。研究结果表明,该系统可以准确识别用户手部动作,进而控制机械臂,相比于传统的机械臂操控方法,操控门槛低且更为灵活。同时也引入了一种更为直观的人机交互方式,为研究其他智能机器人控制系统提供了参考。

关键词：机械臂人机交互手势识别 YOLOv5 Mediapipe 运动学

Adrb1-A187V突变短睡眠小鼠在不同饮食条件下的行为变化

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南方医科大学学报 2024年

作者：宋梓萍韩磊林卓超时广森南方医科大学药学院中科中山药物创新研究院

目的探究在限制性饮食和高脂饮食模式下，短睡眠Adrb1-A187V小鼠模型与其野生型小鼠行为活动的差异。方法将短睡眠基因小鼠分为常规饮食组、气味保留禁食组、完全禁食组、高脂饮食组。常规饮食组：小鼠代谢与行为监测系统中，Adrb1+/... 详细信息

目的探究在限制性饮食和高脂饮食模式下，短睡眠Adrb1-A187V小鼠模型与其野生型小鼠行为活动的差异。方法将短睡眠基因小鼠分为常规饮食组、气味保留禁食组、完全禁食组、高脂饮食组。常规饮食组：小鼠代谢与行为监测系统中，Adrb1+/+小鼠25只和Adrb1+/m小鼠26只。气味保留禁食组：小鼠代谢与行为监测系统中，Adrb1+/+小鼠17只，Adrb1+/m小鼠19只；EEG/EMG睡眠活动监测系统中，Adrb1+/+小鼠6只，Adrb1+/m小鼠6只。完全禁食组：小鼠代谢与行为监测系统中，Adrb1+/+小鼠6只，Adrb1+/m小鼠4～5只；EEG/EMG睡眠活动监测系统中，Adrb1+/+小鼠6只，Adrb1+/m小鼠6只。高脂饮食组：小鼠代谢与行为监测系统中，Adrb1+/+小鼠6只，Adrb1+/m小鼠7只；EEG/EMG睡眠活动监测系统中，Adrb1+/+小鼠6只，Adrb1+/m小鼠6只。在两组小鼠颅骨上植入脑电/肌电电极，通过给予小鼠24 h气味保留禁食实验、完全禁食实验以及高脂饮食实验，检测其在不同进食模式下，小鼠如何改变行为活动以适应饮食环境的变化。结果在气味保留禁食实验中，Adrb1+/m小鼠表现出更加稳定的运动水平的波动，活动相对较少（P时间更长（P时，非快速动眼睡眠（NREM）时长增加（P<0.01），可以帮助小鼠抵抗饥饿。高脂饮食实验中，Adrb1+/m小鼠表现出更高的运动水平，表现为夜间站立次数和运动距离水平更高（P<0.0001），且快速动眼睡眠（REM）在白天增加（P<0.01）。结论 Adrb1-A187V突变小鼠可更快速对环境变化做出反应，在限制性饮食条件中，通过增加睡眠减少能量消耗以维持能量稳态；在高脂饮食条件中，则保持更高的运动水平，与限制性饮食条件相反。

关键词：短睡眠基因睡眠进食能量稳态 Adrb1-A187V基因突变

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基于跨模态共享特征学习的夜间牛脸识别方法

华南农业大学学报 2024年第5期45卷 793-801页

作者：许兴时王云飞邓红兴宋怀波西北农林科技大学机械与电子工程学院/农业农村部农业物联网重点实验室/陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室陕西杨凌712100

【目的】解决夜间环境下牛只身份信息难以有效识别的问题,以期为牛只全天候监测提供技术基础。【方法】提出了一种基于跨模态共享特征学习的夜间牛脸识别方法。首先,模型框架采用浅层双流结构,有效提取不同模态的牛脸图像中的共享特征信... 详细信息

【目的】解决夜间环境下牛只身份信息难以有效识别的问题,以期为牛只全天候监测提供技术基础。【方法】提出了一种基于跨模态共享特征学习的夜间牛脸识别方法。首先,模型框架采用浅层双流结构,有效提取不同模态的牛脸图像中的共享特征信息;其次,引入Triplet注意力机制,跨维度地捕捉交互信息,以增强牛只身份信息的提取;最后,通过嵌入扩展模块进一步挖掘跨模态身份信息的表征。【结果】本文提出的夜间牛脸识别模型在测试集上的平均精度均值、一阶累积匹配特征值(CMC-1)和五阶累积匹配特征值(CMC-5)分别为90.68%、94.73%和97.82%,相较于未进行跨模态训练的模型,提高了19.67、18.91和12.00个百分点。【结论】本研究所提出的模型为夜间牛只身份识别问题提供了可靠的解决方案,为实现牛只全天候持续监测奠定了坚实的技术基础。

关键词：牛身份识别异质面部识别跨模态注意力机制共享特征夜间

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Adrb1-A187V突变短睡眠小鼠在不同饮食条件下的行为变化

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南方医科大学学报 2024年第10期44卷 1887-1897页

作者：宋梓萍韩磊林卓超时广森南方医科大学药学院广东广州510515 中科中山药物创新研究院广东中山528400

目的探究在限制性饮食和高脂饮食模式下,短睡眠Adrb1-A187V小鼠模型与其野生型小鼠行为活动的差异。方法将短睡眠基因小鼠分为常规饮食组、气味保留禁食组、完全禁食组、高脂饮食组。常规饮食组:小鼠代谢与行为监测系统中,Adrb1^(+/+)小... 详细信息

目的探究在限制性饮食和高脂饮食模式下,短睡眠Adrb1-A187V小鼠模型与其野生型小鼠行为活动的差异。方法将短睡眠基因小鼠分为常规饮食组、气味保留禁食组、完全禁食组、高脂饮食组。常规饮食组:小鼠代谢与行为监测系统中,Adrb1^(+/+)小鼠25只和Adrb1^(+/m)小鼠26只。气味保留禁食组:小鼠代谢与行为监测系统中,Adrb1^(+/+)小鼠17只,Adrb1^(+/m)小鼠19只;EEG/EMG睡眠活动监测系统中,Adrb1^(+/+)小鼠6只,Adrb1^(+/m)小鼠6只。完全禁食组:小鼠代谢与行为监测系统中,Adrb1^(+/+)小鼠6只,Adrb1^(+/m)小鼠4~5只;EEG/EMG睡眠活动监测系统中,Adrb1^(+/+)小鼠6只,Adrb1^(+/m)小鼠6只。高脂饮食组:小鼠代谢与行为监测系统中,Adrb1^(+/+)小鼠6只,Adrb1^(+/m)小鼠7只;EEG/EMG睡眠活动监测系统中,Adrb1^(+/+)小鼠6只,Adrb1^(+/m)小鼠6只。在两组小鼠颅骨上植入脑电/肌电电极,通过给予小鼠24 h气味保留禁食实验、完全禁食实验以及高脂饮食实验,检测其在不同进食模式下,小鼠如何改变行为活动以适应饮食环境的变化。结果在气味保留禁食实验中,Adrb1^(+/m)小鼠表现出更加稳定的运动水平的波动,活动相对较少(P时间更长(P时,非快速动眼睡眠(NREM)时长增加(P<0.01),可以帮助小鼠抵抗饥饿。高脂饮食实验中,Adrb1^(+/m)小鼠表现出更高的运动水平,表现为夜间站立次数和运动距离水平更高(P<0.0001),且快速动眼睡眠(REM)在白天增加(P<0.01)。结论Adrb1-A187V突变小鼠可更快速对环境变化做出反应,在限制性饮食条件中,通过增加睡眠减少能量消耗以维持能量稳态;在高脂饮食条件中,则保持更高的运动水平,与限制性饮食条件相反。

关键词：短睡眠基因睡眠进食能量稳态 Adrb1-A187V基因突变

华南城市与背景站大气降水的化学组成与有机质光学特征

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地球化学 2024年

作者：张伯龙唐娇李军钟广财赵时真张干中国科学院广州地球化学研究所有机地球化学国家重点实验室中国科学院大学

大气降水是观察区域大气成分变化的信息窗口。为了解珠江三角洲城市群和南岭背景地区大气降水化学组成及其历史变化，本研究分析了2019年雨季采集于南岭背景站和鹤山城市站的40个降水样品的基础化学组成及其三维荧光光谱特征。结果表明... 详细信息

大气降水是观察区域大气成分变化的信息窗口。为了解珠江三角洲城市群和南岭背景地区大气降水化学组成及其历史变化，本研究分析了2019年雨季采集于南岭背景站和鹤山城市站的40个降水样品的基础化学组成及其三维荧光光谱特征。结果表明，南岭背景站酸雨发生频率显著低于鹤山城市站; 二次组分(SO42-+NO3-)及NH4+平均占比分别为31.8%和45.1%，接近或超过阴阳离子总浓度的1/3，而SO42-与NO3-平均浓度的比值在南岭背景站和鹤山城市站分别为0.63和0.55。两地湿沉降中水溶性无机氮（WSIN）浓度均高于水溶性有机氮（WSON）， WSIN以NH4+-N为优势氮组分，表明农业源对大气湿沉降氮的重要贡献。春秋季节较高的WSON浓度可能与生物质燃烧有关。三维荧光光谱结合平行因子分析，可解析出包括2种类腐殖质及3种类蛋白成分在内的5种荧光组分，其相对贡献和指标在两个站点间存在显著差异，表明两地降水中有机质的不同来源及大气过程。本研究结果可加深对珠三角城市群和背景地区降水化学组成及来源的综合认识，对城市群大气污染治理具有参考意义。

关键词：城市及背景站大气降水化学组成时间趋势有机质光学特征

抗速度欺骗干扰的雷达发射波形与接收滤波器联合设计方法

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系统工程与电子技术 2024年第8期46卷 2581-2591页

作者：张明兴时巧余涛周正春崔国龙西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 西南交通大学数学学院四川成都610031 电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731

作为一种经典的有源干扰,速度欺骗干扰极易导致雷达在多普勒维上同时检测到单个或多个虚假目标,造成雷达虚警,给雷达探测带来了巨大挑战。为了抵抗速度欺骗干扰,结合脉内、脉间编码和接收滤波器设计等多个自由度,提出一种发射与接收多... 详细信息

作为一种经典的有源干扰,速度欺骗干扰极易导致雷达在多普勒维上同时检测到单个或多个虚假目标,造成雷达虚警,给雷达探测带来了巨大挑战。为了抵抗速度欺骗干扰,结合脉内、脉间编码和接收滤波器设计等多个自由度,提出一种发射与接收多维联合设计的方法。首先,以非匹配滤波器峰值损失为惩罚项,并联合接收信号的多普勒谱上目标旁瓣能量与干扰能量构建优化目标函数,同时考虑发射波形峰均功率比约束。然后,基于坐标下降思想和优化最小化理论,提出一种块坐标下降的优化最小化方法求解该问题。最后,仿真实验表明相比传统脉间初相设计,在频谱阻带内,所提方法峰值旁瓣比提升约6 dB,抗速度欺骗干扰性能大幅提升。

关键词：波形设计干扰抑制速度欺骗干扰非匹配滤波器

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基于双目立体匹配与改进YOLOv8n-Pose关键点检测的奶牛体尺测量方法

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华南农业大学学报 2024年第5期45卷 802-811页

作者：邓洪兴许兴时王云飞张姝瑾宋怀波西北农林科技大学机械与电子工程学院/农业农村部物联网重点实验室陕西杨凌712100

【目的】实现奶牛体尺准确测量,精准评定奶牛体型。【方法】针对奶牛体尺测量精度有限、自动化程度低等问题,提出一种基于双目立体匹配和改进YOLOv8n-Pose的奶牛体尺测量方法,利用CREStereo获取深度信息,在YOLOv8n-Pose中引入SimAM注意... 详细信息

【目的】实现奶牛体尺准确测量,精准评定奶牛体型。【方法】针对奶牛体尺测量精度有限、自动化程度低等问题,提出一种基于双目立体匹配和改进YOLOv8n-Pose的奶牛体尺测量方法,利用CREStereo获取深度信息,在YOLOv8n-Pose中引入SimAM注意力机制,使网络更加关注奶牛个体识别及奶牛关键点位置信息,并采用CoordConv卷积改进网络结构,增强网络空间坐标感知能力。【结果】改进的YOLOv8n-Pose可快速准确检测奶牛体尺测量关键点,检测精度为94.3%,模型参数量为2.99 M,浮点计算量为8.40 G,检测速度为55.6帧/s。融合双目立体匹配与改进YOLOv8n-Pose关键点检测的奶牛体尺测量最大平均相对误差为4.19%。【结论】所提出的体尺测量方法具有较高的精度及较快的检测速度,能够满足奶牛体尺测量的实用要求。

关键词：体尺测量双目立体视觉关键点检测奶牛