检索结果-南通市图书馆

汽车技术 1989年第7期 52-57页

作者：何光里田国芹何勇王凤岐王德明交通部公路科学研究所吉林工业大学

基于大量的专门试验数据,系统地论述了前轮侧滑量与汽车使用性能的关系,为确定汽车诊断、检测参数提供了科学依据。

关键词：汽车前轮侧滑量性能

我市严厉打击非法盗采国有矿产资源行为 001

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基于混合遗传算法的固定货架拣选优化问题研究

唐山劳动日报

作者：段彩芹田国君角致伟

本报讯 (段彩芹、田国君、角致伟) 为整顿规范矿产资源开发秩序，保障国有矿产资源和人民生命财产安全，市委、市政府以壮士断腕的气魄和手段在全市开展了为期一个月的集中打击非法盗采国有矿产资源专项行动，重拳打击煤炭、铁矿及其他...

本报讯 (段彩芹、田国君、角致伟) 为整顿规范矿产资源开发秩序，保障国有矿产资源和人民生命财产安全，市委、市政府以壮士断腕的气魄和手段在全市开展了为期一个月的集中打击非法盗采国有矿产资源专项行动，重拳打击煤炭、铁矿及其他非金属矿产资源开采领域的无证采矿、以采?

关键词：

来源： cnki报纸评论

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机械工程学报 2004年第2期40卷 141-144页

作者：田国会张攀尹建芹路飞宋孔杰山东大学控制科学与工程学院济南250061

采用一种结合Hopfield网络模型的遗传算法,解决了自动化立体仓库中固定货架拣选作业路径优化问题。在利用Hopfield/Tank神经网络的快速局部搜索能力的同时,又利用了遗传算法的全局寻优特性,有效地获得全局优化的拣选路径。仿真结果表... 详细信息

采用一种结合Hopfield网络模型的遗传算法,解决了自动化立体仓库中固定货架拣选作业路径优化问题。在利用Hopfield/Tank神经网络的快速局部搜索能力的同时,又利用了遗传算法的全局寻优特性,有效地获得全局优化的拣选路径。仿真结果表明,算法能够满足待拣选货位点数目在较大范围内变动的要求。

关键词：堆垛机混合遗传算法固定货架拣选优化神经网络

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面向家庭服务的人体动作识别

四川大学学报（工程科学版） 2011年第4期43卷 101-107页

作者：尹建芹田国会姜海涛周风余山东大学控制科学与工程学院山东济南250061 济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022

为了提高家庭服务机器人的智能,提出了一种面向家庭服务的人体动作识别算法。首先,提出了利用运动历史图像自适应更新背景的方法,对家庭环境进行背景建模;然后,利用YCbCr图像与灰度图像二值化的综合消除阴影,从而实现人体分割与定位;最... 详细信息

为了提高家庭服务机器人的智能,提出了一种面向家庭服务的人体动作识别算法。首先,提出了利用运动历史图像自适应更新背景的方法,对家庭环境进行背景建模;然后,利用YCbCr图像与灰度图像二值化的综合消除阴影,从而实现人体分割与定位;最后,提出了基于高熵变化量的时空特征方法,并结合环境信息对人体进行动作识别。实验结果表明,提出的背景模型能较好的克服暂时停止运动的物体被背景吸收的问题,并能有效地对背景的纯净度进行评价,同时,根据提出的动作识别机制,结合家庭环境的布置知识总体识别率可以达到95%。基本可以满足机器人家庭服务的要求。

关键词：时空特征背景建模动作识别家庭服务

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一种基于关节点信息的人体行为识别新方法

机器人 2014年第3期36卷 285-292页

作者：田国会尹建芹韩旭于静山东大学控制科学与工程学院山东济南250061 济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022

为了提高机器人服务的主动性与智能性,使用Kinect体感设备获取人体的关节点数据解决人体行为识别问题.首先,利用Kinect采集人体关节点坐标,构造用于表示人体结构的3维空间向量,然后计算结构向量之间的角度和向量模的比值,进行人体姿态描... 详细信息

为了提高机器人服务的主动性与智能性,使用Kinect体感设备获取人体的关节点数据解决人体行为识别问题.首先,利用Kinect采集人体关节点坐标,构造用于表示人体结构的3维空间向量,然后计算结构向量之间的角度和向量模的比值,进行人体姿态描述,同时以一段时间内连续的姿态序列作为行为表示特征量,最后选用动态时间规整(DTW)算法计算测试行为模板与参考行为模板之间的相似度以实现行为识别.实验结果表明,选用的行为表示特征量具有旋转与平移不变性.另外,对人在日常生活中的6种行为进行了识别实验,结果表明本文的行为识别算法可以取得较好的识别效果.

关键词：人体行为识别人体关节点行为表示动态时间规整

智能空间下基于时序直方图的人体行为表示与理解

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计算机学报 2014年第2期37卷 470-479页

作者：尹建芹田国会周风余山东大学控制科学与工程学院济南250061 济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室济南250022

为了实现在智能空间下理解人体行为,该文提出了一种基于时序直方图的人体行为表示方法,并设计了基于softmax回归分析的行为理解算法.将传感器的输出状态所对应的离散值的编号定义为事件项;提出了事件直方图的概念以表征事件项的发生频率... 详细信息

为了实现在智能空间下理解人体行为,该文提出了一种基于时序直方图的人体行为表示方法,并设计了基于softmax回归分析的行为理解算法.将传感器的输出状态所对应的离散值的编号定义为事件项;提出了事件直方图的概念以表征事件项的发生频率,提出了时序直方图的概念以表示传感器序列的时序信息;为了降低过拟合的风险,设计了时序模式选择算法以得到候选特征集,基于互信息准则进行特征选择,完成行为的表示;最终,基于选择的特征子集及softmax回归分析实现了人体的行为理解.实验结果表明,该文提出的特征表示方法可以较好的表示外部传感器序列捕获的人体行为模式,同时softmax回归分析可以较好的实现人体行为的理解,并取得了良好的效果.

关键词：智能空间人体行为理解直方图 softmax回归物联网中图法

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自动化立体仓库中的一种货物识别新方法

机器人 2003年第3期25卷 201-204页

作者：尹建芹田国会宁春林山东大学控制科学与工程学院济南250061

本文提出了一种基于彩色物体信息熵和边缘直方图的识别方法 ,并将其应用到自动化立体仓库的货物拣选系统和入、出库系统 ,以实现货物的自动识别 .实验证明 ,利用该方法可以取得较高的识别准确率。

关键词：现代物流技术自动化立体仓库现代配送系统货物识别信息熵边缘直方图模式识别

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基于关键点序列的人体动作识别

机器人 2016年第2期38卷 200-207,216页

作者：尹建芹刘小丽田国会魏军张玲徐涛济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022 山东大学计算机科学与技术学院山东济南250061 山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

在不同的光照及视角下,为了实现人体日常生活动作的高识别率,提出了一种基于Kinect的识别方法.首先,受到人类进行动作识别时往往关注局部细节动作的启发,层次化地处理了采集到的人体关节点数据:通过判断躯干关节点位置变化的缓慢程度,... 详细信息

在不同的光照及视角下,为了实现人体日常生活动作的高识别率,提出了一种基于Kinect的识别方法.首先,受到人类进行动作识别时往往关注局部细节动作的启发,层次化地处理了采集到的人体关节点数据:通过判断躯干关节点位置变化的缓慢程度,将动作粗分类为上肢动作和躯干动作;之后对于上肢动作,关注手部关节轨迹变化,而对于躯干动作,关注中心关节点轨迹.然后,通过C均值聚类法从这两类轨迹中提取关键点,并将动作的轨迹映射到相应的关键点,得到每组粗分类动作的关键点序列.并提出了时序直方图的概念用以建模关键点序列.再通过比较轨迹间关键点序列的相似性,完成动作识别任务.最后,将该算法应用于采集的数据集合,得到了99%的识别正确率,表明算法能够有效地完成人体动作识别任务.

关键词：人体动作识别人体关节点 C均值 k近邻时序直方图

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一种基于颜色信息的图象检索方法

中国图象图形学报（A辑） 2003年第9期8卷 1034-1036页

作者：尹建芹田国会宁春林路飞山东大学控制科学与工程学院济南250061

由于传统的基于颜色的图象检索都是基于颜色直方图的检索,其很难将颜色信息和其他信息结合起来,因此,降低了图象检索的准确度.为了提高图象检索的准确度,提出了一种基于颜色聚类表的图象检索方法,该方法首先定义颜色聚类表,并对图象进... 详细信息

由于传统的基于颜色的图象检索都是基于颜色直方图的检索,其很难将颜色信息和其他信息结合起来,因此,降低了图象检索的准确度.为了提高图象检索的准确度,提出了一种基于颜色聚类表的图象检索方法,该方法首先定义颜色聚类表,并对图象进行颜色聚类;然后利用聚类后的颜色信息构造聚类表,并利用聚类表作为特征来对图象进行检索,同时给出颜色聚类表的获取方法;最后,利用该方法进行了仿真实验.实验结果表明,利用颜色聚类表,根据图象的聚类结果来实现检索,可以很方便地将颜色信息与其他信息结合起来.

关键词：图象检索颜色信息颜色聚类表特征提取特征向量

基于混合高斯模型和主成分分析的轨迹分析行为识别方法

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电子学报 2016年第1期44卷 143-149页

作者：田国会尹建芹闫云章李国栋山东大学控制科学与工程学院山东济南250061 济南大学信息科学与工程学院山东省网络环境智能计算技术重点实验室山东济南250022

针对家庭辅助生活应用场景下的目标意图识别和异常行为判别问题,提出了一种基于目标轨迹的行为分析方法.首先,提出了关键点和关键区域的概念,将家庭环境划分为不同的关键点和关键区域,并以此来描述和区分不同轨迹;然后,提出了利用混合... 详细信息

针对家庭辅助生活应用场景下的目标意图识别和异常行为判别问题,提出了一种基于目标轨迹的行为分析方法.首先,提出了关键点和关键区域的概念,将家庭环境划分为不同的关键点和关键区域,并以此来描述和区分不同轨迹;然后,提出了利用混合高斯模型的关键点及关键区域获取算法,将轨迹转化为关键点及关键区域表示,并以此为基础进行了行为意图的识别和部分异常轨迹的判断;最后,借助主成分分析的方法弥补混合高斯聚类在异常轨迹识别方面的缺陷,提高了识别准确率.实验表明,该方法能够有效的对行为意图和异常行为进行识别.

关键词：意图识别异常行为检测轨迹分析混合高斯聚类主成分分析