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一种安格斯肉牛图像的目标提取及姿态识别算法

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黑龙江畜牧兽医 2021年第6期 42-45,49,144-146页

作者：马聪李锋陈学东张学俭张建华宁夏农林科学院农业经济与信息技术研究所银川750002

为了解决安格斯肉牛图像目标与背景颜色相近导致常用方法无法准确提取牛只轮廓及识别牛只姿态的问题,试验采用最近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法分割图像,计算Hu七阶不变矩,分析牛体姿态,在此基础上改进算法以进一步识别图像中的区域... 详细信息

为了解决安格斯肉牛图像目标与背景颜色相近导致常用方法无法准确提取牛只轮廓及识别牛只姿态的问题,试验采用最近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法分割图像,计算Hu七阶不变矩,分析牛体姿态,在此基础上改进算法以进一步识别图像中的区域叠加部分。结果表明:改进后的算法弱化了K值取值大小的影响,能准确地提取出目标图像,基于Hu不变矩算法识别站、卧姿态的正确率均超过90%。说明采用的KNN算法和Hu七阶不变矩方法能完整地分割出复杂背景下的安格斯肉牛图像目标,正确分析出牛只姿态。

关键词：安格斯肉牛最近邻算法轮廓提取 Hu不变矩欧氏距离姿态识别

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基于室内定位技术的人体姿态识别方法

中国科学技术大学学报 2019年第10期49卷 805-811页

作者：黄小平张健胡泽林李淼曾伟辉李华龙中国科学院合肥智能机械研究所安徽合肥230031

独居老人摔倒等姿态检测是当今备受关注的问题.基于机器视觉的方法存在隐私侵入,成本高和实现过程复杂等问题,而基于加速度传感的方法对静止姿态识别存在困难.为此提出一种基于室内定位技术的老人姿态检测方案.首先在人体关键节点安装... 详细信息

独居老人摔倒等姿态检测是当今备受关注的问题.基于机器视觉的方法存在隐私侵入,成本高和实现过程复杂等问题,而基于加速度传感的方法对静止姿态识别存在困难.为此提出一种基于室内定位技术的老人姿态检测方案.首先在人体关键节点安装可穿戴接收标签,然后采用超宽带UWB测距方法,实现人体关键部位的定位和跟踪.在姿态估计算法中,分别采用最小二乘和改进的扩展卡尔曼滤波算法来抑制噪声,提高定位精度.仿真实验表明,改进的扩展卡尔曼滤波算法误差较小,可以较好地识别老人摔倒等姿态信息.

关键词：室内定位姿态识别老人监护无线体域网卡尔曼滤波

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空间目标多源融合姿态识别方法研究

空间目标多源融合姿态识别方法研究

作者：牛牧群哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着航空航天技术的不断发展,准确识别航天器、空间碎片等空间目标逐渐成为了保证航天器安全、展开空间探索的重要任务。其中,空间目标姿态识别和参数估计是判断航天器在轨状态、运动意图、威胁等级的重要手段。本文以天基空间目标识别... 详细信息

随着航空航天技术的不断发展,准确识别航天器、空间碎片等空间目标逐渐成为了保证航天器安全、展开空间探索的重要任务。其中,空间目标姿态识别和参数估计是判断航天器在轨状态、运动意图、威胁等级的重要手段。本文以天基空间目标识别为背景。研究了基于ISAR和光学成像的融合姿态特征提取以及参数估计问题。首先,针对课题中实测数据难于获取的问题,分析了基于轨道仿真卫星模型和开源模型的模型组成,设计了各自的散射点计算方法。并对识别场景,以及主星、目标星的关系进行定量描述。接着,在目标平稳运动的假设下,对仿真生成的散射点目标进行ISAR成像仿真。在此基础上,采用多天线分别对目标进行成像,并针对三维成像过程分析了方位向失配原因。通过调整参考距离选取的方式,解决了图像在方位维失配的问题,实现了多天线图像配准。利用配准后的成像进行相位干涉,通过俯仰轴分布天线的回波相位差还原了目标的高程信息。同时,还针对场景参数,对目标进行光学成像仿真。然后,研究了基于光学和ISAR成像的特征级融合姿态识别方法,对目标姿态取向完成了粗估计。这部分内容从卫星结构相似性、种类关联性出发,采用张量的方法对来自多种类、多姿态下的卫星ISAR图像以及光学图像整体进行建模。并利用Tucker分解计算姿态特征向量,实现了对数据的降维。在此基础上,分别对光学和ISAR成像退化情形进行分析,设计了ISAR与光学图像的特征级融合方法,实验验证了其对于单个传感器识别效果的提升。最后,在粗略估计姿态信息的基础上,又采用像素级融合的方法,结合光学和In ISAR提取了更精细的姿态信息。首先,针对几何特征明显的光学图像,本文设计了基于Stacked-Hourglass堆叠沙漏网络的关键点定位姿态识别方法。在此基础上,采用拉普拉斯金字塔将其与ISAR成像进行融合,将光学图像上的关键点信息映射到ISAR像上。再利用ISAR成像与In ISAR成像之间的映射关系,提取出关键点所对应的俯仰维信息,进而通过一些关键部件(如帆板边缘)的空间指向刻画了姿态信息。

关键词：空间目标姿态识别多源融合逆合成孔径雷达

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虚拟环境下的人体姿态识别与交互技术研究

虚拟环境下的人体姿态识别与交互技术研究

作者：沈攀华北理工大学

学位级别：硕士

虚拟现实技术作为前沿的研究学科,由于其可以模拟现实并创造出高度逼真的数字化虚拟环境,因此能给人带来深刻的视觉感受和丰富的认知信息。尤其是在信息技术推动教育改革的背景下,虚拟环境下的知识学习和技能培训具有重要研究价值。但... 详细信息

虚拟现实技术作为前沿的研究学科,由于其可以模拟现实并创造出高度逼真的数字化虚拟环境,因此能给人带来深刻的视觉感受和丰富的认知信息。尤其是在信息技术推动教育改革的背景下,虚拟环境下的知识学习和技能培训具有重要研究价值。但是传统虚拟环境下的交互方式多为鼠标、键盘、手套、操纵杆等设备,具有很大的局限性,也降低了虚拟环境的实用价值,因此考虑将体感交互技术和虚拟环境有机结合,以充分利用虚拟环境带来的优势和便利。人体姿态是体感交互的重要组成部分,其识别准确率对交互体验感具有重要影响。为了提升人体姿态识别的准确率,对不同姿态下骨骼蕴含的语义信息进行研究。首先对目前常用的姿态估计算法进行分析,利用Openpose完成人体关键点信息提取,然后在构建人体骨骼图的基础上进一步研究特征提取和识别的方法,构建深度神经网络模型对人体骨骼的时空特征信息提取,利用图卷积学习空间上的特征并结合多尺度时间卷积(Multi scale TCN)在时间维度捕获的骨架动作序列信息,使网络模型学习更高层的特征,通过加入残差网络解决网络模型的退化问题,提出了一种多尺度时空图卷积(Multi scale ST-GCN)的方法对骨骼的动态信息建模,并且应用注意力模型来学习不同姿态下对应关键点的重要性,使网络模型进一步优化。在数据集NTU-RGBD上用两种不同划分方式的数据CS和CV进行实验,对模型进行评估和测试,结果表明,所提出的网络模型的姿态识别准确率达到80.1%和89.8%且满足实时性要求。最后设计虚拟天车指挥姿势训练系统,研究虚拟现实的相关技术,并利用unity3d构建虚拟训练环境,从系统的需求和可用性角度设计交互界面,系统地分析14种不同天车指挥姿态的识别原理与交互方法,利用所提出人体姿态识别算法模型,提高虚拟环境下天车姿态识别的准确性,由不同实验者测试均可以通过姿态与虚拟环境进行有效的交互,平均识别准确率为96%,具备良好的用户体验,从而更好的帮助相关人员完成天车指挥姿势的培训和学习。图51幅;表13个;参62篇。

关键词：虚拟现实姿态识别深度学习图卷积多尺度时间卷积人机交互

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基于视觉的人体躯干特征提取与姿态识别

基于视觉的人体躯干特征提取与姿态识别

作者：洪梁杰东北电力大学

学位级别：硕士

基于视觉的人体姿态识别赋予计算机以人的智能,让计算机在原来只能观察到外部世界的基础上进一步理解自然场景中人类所进行的活动,并能够做出智能化的决策。本文拟从主流的深度学习方法出发,先以人形目标检测算法检测出图像或视频中的... 详细信息

基于视觉的人体姿态识别赋予计算机以人的智能,让计算机在原来只能观察到外部世界的基础上进一步理解自然场景中人类所进行的活动,并能够做出智能化的决策。本文拟从主流的深度学习方法出发,先以人形目标检测算法检测出图像或视频中的人体目标区域,再使用姿态估计算法从目标区域中提取人体骨架特征数据,接着使用人体姿态识别算法从骨架数据中实现人体动作姿态的识别与分类,最后为了测试模型在移动端进行部署的可能性,拟通过低比特模型量化技术压缩模型参数规模,降低模型的内存空间消耗,从而加快移动端推理速度。具体研究内容包括:(1)首先,采用YOLOv5s轻量化目标检测模型在COCO数据集上提取的人形检测数据集进行训练,生成人形目标检测模型,用于人形目标检测。该模型能达到79%的精确率,并且对遮挡情况也有很好的检测结果;(2)接着,采用以本文的YOLOv5s人形目标检测模型为人形检测器的Alpha Pose姿态估计算法在COCO人体关键点数据集上训练人体姿态估计模型,用于人体骨骼关键点的提取。将本文的姿态估计模型和官方的以YOLOv3-SPP为检测器训练的姿态估计模型进行对比,发现本文模型在识别效果相差不大的情况下,模型大小和检测速度均有明显的改善;(3)然后,采用时空图卷积网络对使用本文的姿态估计模型在Le2i跌倒检测数据集中提取的骨骼数据集训练人体姿态识别模型,用于进行人体动作的识别与分类。实验表明模型能够精确识别出在监控器拍摄的简单场景下特定的动作类别。(4)最后,在Magik平台下对人形目标检测模型和人体姿态估计模型进行8bit以及4bit的模型量化实验。实验结果表明,通过量化训练使得模型在精度损失不大的情况下,极大地降低了模型的参数量,并且模型在君正T40开发板上的测试推理速度有了很大的提升。其中量化的8bit模型较原始32bit浮点模型的模型大小缩减4倍,推理速度提升4倍;量化的4bit模型较原始32bit浮点模型的模型大小缩减8倍,推理速度提升8倍。

关键词：目标检测姿态估计姿态识别模型量化

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基于深度学习的牙刷姿态识别方法

江苏大学学报（自然科学版） 2021年第3期42卷 298-302页

作者：王化明刘茂兴熊峻峰于金龙南京航空航天大学机电学院江苏南京210016

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图... 详细信息

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.

关键词：牙刷分拣姿态识别几何矩深度学习残差网络模型

基于姿态识别的无人系统集群智能控制技术研究与实现

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基于姿态识别的无人系统集群智能控制技术研究与实现

作者：黄相喆西安电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,伴随着人工智能、网络安全、信号对抗、无人系统集群控制技术的发展,相关技术的实现在给人们带来便利的同时,无人系统集群自身的安全问题也引起了广泛关注。在现今生活中常见的无人系统集群中,常遇到来自外界的信号干扰和恶意攻... 详细信息

近年来,伴随着人工智能、网络安全、信号对抗、无人系统集群控制技术的发展,相关技术的实现在给人们带来便利的同时,无人系统集群自身的安全问题也引起了广泛关注。在现今生活中常见的无人系统集群中,常遇到来自外界的信号干扰和恶意攻击者的洪水攻击或DOS攻击,但是由于现实情境的多样性和信号干扰的复杂性,无人系统集群的识别和控制常常出现各种困难,从而造成财产或其他损失。因此,针对无人系统的识别分类技术和针对性的智能防御控制技术对于无人系统集群安全性和稳定性的提升至关重要。本文在研究现今成熟的AI算法与无人系统控制技术的基础上,采用智能识别与智能控制相结合的方法提出了一种基于姿态识别的无人系统集群智能控制技术,该技术针对无人系统集群,可以有效地对集群中无人系统单元进行姿态识别,并通过无人系统单元对收集的信息结合智能控制模型(Unmanned System Cluster Intelligent Control Model Based on Attitude Recognition,USCICM-AR),在面对外界攻击或干扰时,保证系统集群的安全和稳定。在对此任务的分析过程中,我们主要研究集中于两个核心方面展开,包括基于卷积神经网络的无人系统单元姿态识别模型(Unmanned System Unit Attitude Recognition Model Based on Convolutional Neural Network,USUARM-CNN)的搭建和基于博弈论的无人系统集群智能控制模型(Unmanned System Cluster Intelligent Control Model Based on Game Theory,USCICM-GT)的实现。在面对外界攻击干扰时,无人系统单元对集群中其他单元的姿态信息进行收集,采用基于卷积神经网络的无人系统单元姿态识别技术将采集的图像进行姿态识别,将识别的结果信息导入无人系统的智能控制模型中,通过对周围多台无人系统单元的分析和动态博弈过程处理的结果,使系统集群在面对干扰并发生集群中部分单元通信和控制异常时,该异常单元可以通过处理结果自行调整移动姿态,使系统集群整体保持相对稳定,以达到安全防控的目的。为推进无人系统集群智能识别与智能控制的快速发展,本文基于上述两个核心,完成了以下几个方面的研究内容。一、无人系统集群背景研究和分析。针对无人系统网络安全主动防御、被动识别检测和系统控制三个方面的相关概念和背景意义进行简要分析,对国内外相关团队关于这一任务的相关研究工作进行梳理分析。二、无人系统集群概念、算法及理论阐述。描述了无人系统集群场景环境,对智能识别和智能控制相关概念、算法和理论进行了解释和整理。三、实现无人系统单元姿态识别技术。自行构建了无人系统单元姿态数据集,搭建训练了一个高准确率的无人系统单元分类识别模型USUARM-CNN,并基于该模型与传统模板匹配模型、基于SVM的结构分类模型进行对比实验,验证了姿态识别模型的性能。四、实现基于姿态识别的无人系统集群智能控制技术。提出了基于博弈论的无人系统集群智能控制模型USCICM-GT,基于USUARM-CNN和USCICM-GT模型提出了综合智能识别与控制技术的无人系统集群控制模型USCICM-AR并设计相关控制程序。在此基础上,选取多种无人系统单元样本,确定了基于姿态识别的无人系统集群智能控制技术实验方案,进行实验对比,验证了在无人系统集群受到信号干扰的情况下,无人系统集群的正常操控效果。

关键词：无人系统集群姿态识别博弈论智能控制网络安全

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基于空间特征的无线体域网人体姿态识别算法

物联网学报 2019年第3期3卷 70-75页

作者：金驰李志军孙大洋胡封晔吉林大学

针对传统基于图像视频的姿态识别算法中所存在的计算成本高、摄像盲区多、隐私易泄露等问题,提出了一种基于手机加速度与陀螺仪数据的卷积—卷积长短时记忆—注意力(CCLA,convolution-convolutionallong short-termmemory-attention)人... 详细信息

针对传统基于图像视频的姿态识别算法中所存在的计算成本高、摄像盲区多、隐私易泄露等问题,提出了一种基于手机加速度与陀螺仪数据的卷积—卷积长短时记忆—注意力(CCLA,convolution-convolutionallong short-termmemory-attention)人体姿态识别算法。使用卷积神经网络对姿态数据进行空间特征提取,采用卷积长短时记忆网络挖掘数据中隐含的时序信息,模拟人脑选择注意力机制构建Attention(注意力)编码器进行更高层次的时空特征提取,以实现对姿态的精准分类。在加州大学欧文分校提出的基于智能手机的人体活动与转换姿态识别数据集上对CCLA算法进行了测试,实现了对12元姿态的分类识别,识别准确率达93.27%。

关键词：神经网络姿态识别注意力机制无线体域网

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基于目标特征的鹿体姿态行为识别的研究

基于目标特征的鹿体姿态行为识别的研究

作者：孙煜恒吉林农业大学

学位级别：硕士

现代养殖产业中科学养殖技术在不断进步,梅花鹿集约化养殖在梅花鹿养殖产业中占据了主要地位。在梅花鹿集约化养殖产业中传统的人工监测不仅工作量大,所需人工成本高,而且在监测过程中易引起梅花鹿产生应激反应,监测识别难度大。因此,... 详细信息

现代养殖产业中科学养殖技术在不断进步,梅花鹿集约化养殖在梅花鹿养殖产业中占据了主要地位。在梅花鹿集约化养殖产业中传统的人工监测不仅工作量大,所需人工成本高,而且在监测过程中易引起梅花鹿产生应激反应,监测识别难度大。因此,为了解决上述问题,本文通过分析总结国内外家畜体姿态行为识别的研究现状,利用机器视觉技术实现梅花鹿养殖场中梅花鹿体姿态行为识别的研究。本文为了提高分割效果,保证梅花鹿目标提取的完整度,提出了基于颜色空间改进的OTSU分割算法,利用颜色空间对梅花鹿图像进行处理后再用分割算法进行目标提取,并通过膨胀腐蚀等形态学处理对提取的目标进行优化,并对比K-means、颜色空间处理、二值滤波分割结果可知,改进的OTSU分割算法能清晰的将梅花鹿目标和背景分割出来,解决了传统的分割算法分割梅花鹿时容易产生严重的噪声干扰、目标个体提取不精确、提取的目标内部空洞多等问题。本文为了实现实时准确监测梅花鹿日常体姿态行为,提出了基于稠密链接块改进的VGG识别分类算法,综合考虑梅花鹿日常行为特点,选取梅花鹿不同行为图像建立数据集,并利用改进算法进行识别分类,对比Res Net(Residual Neural Network)、Alex Net和VGG(Visual Geometry Group)识别分类结果可知,改进算法优于其他深度网络,能够优化特征提取、准确识别梅花鹿体姿态行为,解决了人工监测梅花鹿行为实时性低、准确率低等问题。

关键词：目标提取 OTSU VGG 梅花鹿姿态识别