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压实次数对沥青混合料骨架特征影响研究

应用基础与工程科学学报 2022年第2期30卷 341-350页

作者：彩雷洲李刚李翔何兆益徐晓雪陈明辉中路交建(北京)工程材料技术有限公司北京100076 江西省高速公路投资集团有限责任公司上饶管理中心江西南昌335508 重庆交通大学土木工程学院重庆400047 广州市城市年票项目建设有限公司广东广州510000

为使沥青混合料能够形成稳定的骨架结构,了解压实功对密实型沥青混合料骨架影响的过程.针对现有关于压实功对于沥青混合料影响研究的不足,通过分析旋转压实次数25~1000次不同阶段试件体积参数,结合数字图像处理技术,分析不同压实功下沥... 详细信息

为使沥青混合料能够形成稳定的骨架结构,了解压实功对密实型沥青混合料骨架影响的过程.针对现有关于压实功对于沥青混合料影响研究的不足,通过分析旋转压实次数25~1000次不同阶段试件体积参数,结合数字图像处理技术,分析不同压实功下沥青混合料的细观骨架特征,结果表明:(1)GAC、SMA沥青混合料密度前期增长迅速,当压实250次后增长缓慢,但并没有稳定的趋势;(2)压实全阶段SMA混合料4.75mm集料接触点与平均配位数均大于GAC,随着压实次数的增加,粗集料接触点与平均配位数先上升后下降,部分粗集料悬浮于细集料中;(3)剔除无接触点集料计算有效VCA_(effect)(Voids in coarse aggregates)评价混合料的骨架变化,SMA骨架结构优于GAC,且VCA_(effect)均为先降低后增加,随着压实次数的增加,无接触点粗集料数目增多,沥青混合料的骨架结构破坏.

关键词：道路工程沥青混合料数字图像处理技术骨架特征压实功有效VCA_(effect)

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基于骨架特征的人体动作识别研究

基于骨架特征的人体动作识别研究

作者：石玉洁西藏大学

学位级别：硕士

近年来,随着信息技术以及互联网的快速发展,视频在许多领域逐渐成为一种主要信息载体,人体动作是视频的重要信息。人体动作识别作为视频理解的关键技术受到越来越多的关注,在公共安全监测、老年人看护以及体育运动等领域有着极大的需求... 详细信息

近年来,随着信息技术以及互联网的快速发展,视频在许多领域逐渐成为一种主要信息载体,人体动作是视频的重要信息。人体动作识别作为视频理解的关键技术受到越来越多的关注,在公共安全监测、老年人看护以及体育运动等领域有着极大的需求和广阔的应用前景。尽管动作识别的研究已经取得一些成果,但是仍然面临着一些挑战:视频数据中的上下文信息影响模型的识别效果;现有研究主要在预先定义的数据集上训练和测试,未考虑现实应用场景。本论文提出基于骨架特征的人体动作识别研究,并结合注意力机制使模型更关注对任务有用的特征;同时为了解决开放集的问题,提出利用证据神经网络将开放集问题转化为不确定性度量问题。本论文具体研究内容及创新点如下:(1)不同于其他使用RGB视频或光流的动作识别的方法,本论文使用骨架特征进行人体动作识别。骨架特征只提取人体关键点,不涉及上下文信息,对背景、光照等环境变化具有鲁棒性,减少客观因素对模型性能的影响,并且骨架特征具有轻量性的优点。(2)基于骨架特征的动作识别主要使用图卷积网络,但图卷积网络将每个人体关节视为一个节点,所以图卷积网络的计算复杂度与人数及人体关节点数呈线性关系。本论文使用三维卷积神经网络,结合3D人体热图体积对人体动作进行识别,并在前人工作的基础上结合注意力机制,使网络模型更关注对任务有利的特征。(3)在人体动作识别的研究中,模型通过给定的数据集进行训练,测试时,模型将动作分类为预先定义的类别之一。但数据集能够定义的类别是有限的,现实中总会出现未定义类别中的动作。因此,动作识别本质上是一个开集问题,要求模型不仅可以识别已知的动作,还能拒绝未知的动作。本论文提出开集动作识别的研究,基于证据神经网络将开集动作识别转化为不确定性估计的问题。利用证据函数输出类别的证据,从而计算得出预测不确定性和预测类别概率。已知动作具有低不确定度,已知类可根据预测的类别概率进行分类,未知动作则具有高不确定性,将未知动作分类为一类“未知类”。本论文在两个主流的动作识别数据集UCF101和HMDB51上进行了实验,实验结果表明了所提方法的有效性。

关键词：动作识别骨架特征注意力机制证据深度学习开集动作识别

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人行为骨架特征识别边缘计算方法研究

仪器仪表学报 2020年第10期41卷 156-164页

作者：游伟王雪清华大学精密仪器系精密测试技术及仪器国家重点实验室北京100084

人行为识别是智能安防监控领域的重要任务之一,传统的行为识别方法将原始图像集中上传至云端服务器,造成网络拥堵、服务器计算压力与计算延迟等问题。本文提出一种采用边缘计算的多时间尺度骨架特征融合行为识别方法。首先,从人行为的... 详细信息

人行为识别是智能安防监控领域的重要任务之一,传统的行为识别方法将原始图像集中上传至云端服务器,造成网络拥堵、服务器计算压力与计算延迟等问题。本文提出一种采用边缘计算的多时间尺度骨架特征融合行为识别方法。首先,从人行为的原始图像中提取关键点空间位置,构建人行为骨架特征。然后,将骨架特征提取与识别任务部署至多个边缘节点,在各个边缘节点上分别提取不同时间尺度的骨架特征并进行识别,所有边缘节点的识别结果上传至云端服务器并进行融合决策。本方法不仅能够根据准确率需求调整边缘节点数量,实现计算资源动态调度,缓解网络拥堵现象并减轻服务器计算压力,而且显著提高了识别准确率,对智能安防领域的人行为识别具有重要的实际应用价值。

关键词：行为识别边缘计算骨架特征多时间尺度特征提取

基于骨架特征的多光谱遥感影像飞机目标识别方法研究

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测绘通报 2014年第2期 50-54,71页

作者：蔡栋陈焱明魏巍江苏警官学院治安管理系江苏南京210012 南京大学地理与海洋科学学院江苏南京210093 国网电力科学研究院江苏南京210003

飞机目标的自动提取,是信息处理领域的重要研究内容。提高飞机目标的识别率,可以准确把握区域动态,为相关决策提供支持。由于数学形态学特征和复杂几何结构等特征相对抗干扰性较强,而骨架线由地物的边界形态决定,不受其他因素影响,具有... 详细信息

飞机目标的自动提取,是信息处理领域的重要研究内容。提高飞机目标的识别率,可以准确把握区域动态,为相关决策提供支持。由于数学形态学特征和复杂几何结构等特征相对抗干扰性较强,而骨架线由地物的边界形态决定,不受其他因素影响,具有良好的稳定性。据此,本文选取香港机场多光谱遥感影像作为试验数据,基于骨架线几何特征参数与网络测度,提出一种由多光谱遥感影像自动提取飞机目标的方法:基于边缘的多光谱遥感影像分割方法,提取矢量地物边缘;基于约束Delaunay三角网自动提取地物骨架和主骨架;选取对飞机目标识别具有良好区分度的特征参数,最终实现飞机目标的自动识别与定位。

关键词：飞机目标识别骨架特征几何特征参数网络测度多光谱遥感影像

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基于骨架特征的人数统计

计算机应用 2014年第2期34卷 585-588页

作者：夏菁菁高琳范勇段晶晶任新宇刘旭高攀西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010

针对视频监控中行人在运动中将出现部分或严重遮挡的问题,提出了一种基于人体骨架特征的人数统计算法。首先,利用形态学骨架提取算法提取初始人体骨架图;然后,剔除骨架孤立点和骨架伪分支,得到最优人体骨架特征;最后,通过分析骨架的人... 详细信息

针对视频监控中行人在运动中将出现部分或严重遮挡的问题,提出了一种基于人体骨架特征的人数统计算法。首先,利用形态学骨架提取算法提取初始人体骨架图;然后,剔除骨架孤立点和骨架伪分支,得到最优人体骨架特征;最后,通过分析骨架的人头区域特征,建立人头检测响应规则,检测行人人头个数实现人数统计。实验结果表明,该算法能够解决视频监控人物相互之间部分遮挡和严重遮挡问题,针对相对稀疏的场景该算法人数统计准确率为95%左右。

关键词：人数统计人头检测骨架特征前景检测检测响应规则

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基于骨架特征的柔性电路板缺陷检测方法

计算机应用 2016年第A1期36卷 169-173页

作者：苑玮琦姚双沈阳工业大学视觉检测技术研究所沈阳110870

针对柔性电路板(FPC)幅面增大造成的图像变形给工业现场实时缺陷检测带来的困扰,在传统模板匹配基础上,基于图像骨架特征实现FPC缺陷检测与识别。首先通过FPC定位孔之间的模板匹配对图像进行规范化,确保待测图像与参考图像空间范围一致... 详细信息

针对柔性电路板(FPC)幅面增大造成的图像变形给工业现场实时缺陷检测带来的困扰,在传统模板匹配基础上,基于图像骨架特征实现FPC缺陷检测与识别。首先通过FPC定位孔之间的模板匹配对图像进行规范化,确保待测图像与参考图像空间范围一致对齐。在此基础上提取待测图像骨架集,并获取骨架集上的端点和节点分布信息,利用端点和节点信息以及FPC缺陷在骨架集上的分布特征,对FPC线路缺陷进行分类检测。实验针对16 384*24 285像素的大幅面FPC进行检测,在电路板合理变形范围内,FPC上的缺陷类型和位置定位准确度可达90%,为大幅面电路板工业现场实时检测提供可行。

关键词：柔性电路板大幅面缺陷检测骨架特征模板匹配

基于HOG和骨架特征的三维模型检索算法的研究和实现

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基于HOG和骨架特征的三维模型检索算法的研究和实现

作者：陈荷莲中山大学

学位级别：硕士

近年来,随着计算机硬件技术和激光扫描技术的发展,三维模型成为第四代多媒体数据类型,并且迎来了一股研究热潮。三维模型在计算机图形与视觉、分子生物学、大众娱乐等方面大展拳脚。网络上涌现了许多三维模型库,例如药物模型库、通用模... 详细信息

近年来,随着计算机硬件技术和激光扫描技术的发展,三维模型成为第四代多媒体数据类型,并且迎来了一股研究热潮。三维模型在计算机图形与视觉、分子生物学、大众娱乐等方面大展拳脚。网络上涌现了许多三维模型库,例如药物模型库、通用模型库等。与其每一个三维模型都重新建模,不如在已有的三维模型库中检索获取类似的模型并在此基础上进行二次开发形成目标模型,这将大大提高建模效率并且减低建模成本。因此,如何在一个拥有海量模型的模型库中快而准地找到所需的三维模型,这成为一个具有应用意义的研究点。三维模型具有各种各样特征,每一种都有它的优缺点,适用环境也有所不同。在数据庞大的模型库中,为了能够保持检索的准确性和稳定性,本文探讨混合特征检索技术。本系统提供二维草图的检索接口,融合局部纹理和拓扑特征,发挥特征各自的优势,提高检索的准确率和效率。本文的主要工作包括:(1)提出基于骨架路径的骨架图匹配算法的改进方案,并将其应用于三维模型检索中。匹配整个过程涉及路径、端点、图的距离计算和相似度量。改进方案在于骨架图相似度量时使用动态规划算法,能够寻找一种维持端点次序的最优匹配方式。该算法在模型检索领域中表现良好,能够发挥不错的效果。(2)提出分层融合HOG和骨架特征算法。本文用模型库视图的HOG特征与手绘草图的HOG特征进行首次匹配,然后选取匹配度前N个模型视图的骨架特征与手绘草图的骨架进行二次匹配,从而能改善排序结果顺序。这充分发挥了局部纹理、形状拓扑特征的优势。(3)实现了一个原型系统3D Model Retrieval System。本文在检索算法的理论研究基础上,在实际项目中实现算法,证明算法的有效性,设计与实现可视化的检索原型系统。并且,在系统的易用性上,本文做出了初步的探讨,改善了用户体验。基于此系统的实验,可证明分层融合HOG和骨架特征的检索效果要比使用单个特征进行匹配时要好,能提高三维模型检索的准确性。本文系统也与普林斯顿大学检索引擎做了一个对比,结果表明在检索效果上本文系统要更加优越一些。

关键词：三维模型检索手绘图骨架特征方向梯度直方图特征特征提取

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草图骨架特征检索算法的研究与实现

草图骨架特征检索算法的研究与实现

作者：谢陈梅吉林大学

学位级别：硕士

科技的飞速发展为互联网和多媒体技术的发展奠定了坚实的基础。且随着手持终端设备的性能增强,以及拍照功能的出现,更使得互联网上的图像的数量急剧增多。人们想要在互联网上检索到想要的图像变得十分困难。为了解决这一问题,国内外许... 详细信息

科技的飞速发展为互联网和多媒体技术的发展奠定了坚实的基础。且随着手持终端设备的性能增强,以及拍照功能的出现,更使得互联网上的图像的数量急剧增多。人们想要在互联网上检索到想要的图像变得十分困难。为了解决这一问题,国内外许多学者将精力放在了这一方向,并取得了显著的成果。手持设备的触摸功能的出现为草图检索的便利性提供了条件。这一种新的人机交互方式为用户带来了新的感官。相较以前的PC端绘图的不便利的情况,在触摸屏上将用户脑中所想的图像绘制出来就变得非常简单。但是对于不同的人,其背景以及认知是不同的,因此会出现对于同一幅图像,不同的人会出现不同的认知结果,导致绘制出来的图像存在差异,就这为草图检索带来了很大的困难。而且对于自然图像而言,无法直接和草图进行比对。需要将自然图像的轮廓提取之后,再进行特征提取,这样才能实现草图对自然图像的检索。草图检索的效果很大程度上依赖于特征描述算法的准确性,以及轮廓提取的正确性。以上提到的这些都是草图检索方面的难点。本文将从以下几个方面对手绘草图检索技术的算法细节,思路等方面进行详细的介绍。（1）本文首先对手绘草图检索算法的背景和意义进行了介绍,然后,整体对近几年来草图检索研究方向的发展状况进行了简单的介绍和说明。在基于这些算法的基础上,将这些算法的优缺点进行比对,提出了本文中使用的将骨架特征提取与最小外接四边形结合的特征提取算法,且在实验中取得了较好的效果,验证了该算法的有效性。（2）在本文提出的算法的基础上,提出了一个手绘草图检测系统,该系统将手绘草图提取出的局部特征,经过BOW（Bags of Words）模型,将局部特征转化为了全局特征,解决了对于大规模数据库中,局部特征过多,导致的维数灾难的问题。（3）在通过检索系统检索的过程中,需要将构成的全局特征进行相似性比对,根据比对算法得出的特征相似性,对其进行排序,最终返回与用户输入的手绘草图最接近的自然图像。

关键词：手绘草图检索骨架特征 BOW 信息熵

基于图像特征和骨架特征融合的Kinect人体动作识别

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基于图像特征和骨架特征融合的Kinect人体动作识别

作者：刘拴朋沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

人体动作识别是计算机视觉研究领域中一个非常重要的研究方向。人体动作识别的研究和分析,涉及计算机视觉、人工智能等多个领域,具有非常重要的研究价值。传统的人体动作识别方法是基于RGB视频序列,这些方法不但计算复杂度比较高,而且... 详细信息

人体动作识别是计算机视觉研究领域中一个非常重要的研究方向。人体动作识别的研究和分析,涉及计算机视觉、人工智能等多个领域,具有非常重要的研究价值。传统的人体动作识别方法是基于RGB视频序列,这些方法不但计算复杂度比较高,而且对于光照、背景、角度的变化敏感。由于一些传统的深度设备价格昂贵,体积大等缺点,对其应用造成了诸多限制。而Kinect由于其较高的性价比得到研究者的青睐。本文主要对基于Kinect人体动作识别相关问题进行了研究。包括:图像预处理、深度特征提取、骨架特征提取、关键帧提取、SVM分类等。提出了一种基于关键帧的融合多特征的人体动作识别方法。主要工作如下:提出了一种人体动作特征提取方法。首先对图像进行预处理,如二值化、去噪操作;提取宽高比和运动轨迹作特征,以表示在一个动作视频序列中人体在平面和空间的变化;提取人体骨架数据中提取关节点位置和骨架角度作为表示人体动作的特征,以表示动作视频序列中人体骨架之间的相对位置的变化。然后,将两种特征进行融合,最后使用该特征进行人体动作识别。本文主要提出了一种基于关键帧的融合多特征的人体动作识别方法。首先,使用动态时间规整算法根据视频中的骨架数据对动作视频序列对齐,处理人体动作中速率不一致问题;然后使用K-means算法从视频序列中提取样本中心,根据样本中心从原视频中提取关键帧后;从原视频中提取深度特征和从关键帧中提取骨架特征,将两种特征进行融合;最后,SVM分类器使用融合特征进行分类和识别。由于去除了冗余数据,降低了计算量,减少动作识别所用时间,提高了人体动作识别的准确率和实时性。在两个公共的深度数据集和一个自定义数据集中,对本文中提出的人体动作识别方法进行性能评估。实验结果表明,和其他方法相比,基于关键帧的人体动作识别方法,不但识别率有提升,而且在识别速度方面有很大的提升,表明了本文方法的有效性。

关键词：人体动作识别 Kinect 深度特征骨架特征支持向量机