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兵器试验 2013年第2期 33-35页

作者：郑喆张衍滨李磊吴丹白城兵器试验中心白城137001

传统光电跟踪测量系统因受性能和事后数据处理软件配置的影响，在图像处理时将目标飞机等效为一个质点，因而得不到飞机的3d姿态信息，致使图像中蕴含的目标飞机外形形状及姿态信息都舍弃了。现今光电测量系统获取的跟踪测量图像，记录... 详细信息

传统光电跟踪测量系统因受性能和事后数据处理软件配置的影响，在图像处理时将目标飞机等效为一个质点，因而得不到飞机的3d姿态信息，致使图像中蕴含的目标飞机外形形状及姿态信息都舍弃了。现今光电测量系统获取的跟踪测量图像，记录了目标飞机运动过程的各种事件和姿态信息：如空间位置、运动轨迹、运动速度、运动加速度及俯仰、偏航、滚动的3d姿态变化等。但本文开展的光电经纬仪跟踪飞机的3d计算机视觉研究，就是设法利用光电测量系统获得的跟踪数据，去充分挖掘跟踪图像中隐含的信息：既得到飞机的更多运动信息，又能得到飞机的3d姿态信息，以便对飞机的飞行性能进行分析、判断、评估和验证，或者在试验分析、事故鉴定、训练评估、飞控系统检验及新型号的设计定型等方面发挥相应的作用。

关键词：光电测量系统 3d计算机视觉运动轨迹运动参数 3d姿态

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光电经纬仪跟踪飞机3d姿态方法研究

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计算机与数字工程 2018年第8期46卷 1654-1658页

作者：朱江山吴志勇刘宁博 92853部队葫芦岛125106

光电经纬仪获取的跟踪测量图像,记录了目标飞机运动过程的各种事件和姿态信息:如空间位置、运动轨迹、运动速度、运动加速度及俯仰、偏航、滚动的3d姿态变化等。但传统光电跟踪图像处理将目标飞机等效为一个质点,因而得不到飞机的3d姿... 详细信息

光电经纬仪获取的跟踪测量图像,记录了目标飞机运动过程的各种事件和姿态信息:如空间位置、运动轨迹、运动速度、运动加速度及俯仰、偏航、滚动的3d姿态变化等。但传统光电跟踪图像处理将目标飞机等效为一个质点,因而得不到飞机的3d姿态信息,致使图像中蕴含的目标飞机外形形状及姿态信息都舍弃了。论文开展的光电经纬仪跟踪飞机的3d姿态方法研究,就是设法利用光电经纬仪获得的跟踪数据,去充分挖掘跟踪图像中隐含的信息:既得到飞机的运动信息,又得到飞机的3d姿态信息,并可在事后还原飞机当时的运动情形,以便对飞机的飞行性能进行分析、判断、评估和验证,或者在试验分析、事故鉴定、训练评估、飞控系统检验及新型号的设计定型等方面发挥相应的作用。

关键词：光电经纬仪运动轨迹运动参数 3d姿态

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基于深度学习的3d时空特征融合步态识别

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传感器与微系统 2021年第2期40卷 23-25,29页

作者：赵黎明张荣张超越宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

现有基于轮廓图的步态识别方法易受服装等外部条件干扰,而基于3d模型的识别方法虽然一定程度上抵抗了外部干扰,但对摄像设备有额外的要求,且模型计算复杂。针对上述问题,利用3d姿态估计技术,建立了行人运动的"轻"模型,利用神经网络框架... 详细信息

现有基于轮廓图的步态识别方法易受服装等外部条件干扰,而基于3d模型的识别方法虽然一定程度上抵抗了外部干扰,但对摄像设备有额外的要求,且模型计算复杂。针对上述问题,利用3d姿态估计技术,建立了行人运动的"轻"模型,利用神经网络框架,提取行人3d空间运动的时空信息,并且与轮廓图的信息相融合,进一步丰富了步态特征。在CASIA-B的数据集上的实验结果表明:融合了3d时空运动信息增强了步态特征的鲁棒性,进一步提升了识别率。

关键词：深度学习步态识别 3d姿态时空特征融合

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基于深度学习的舞蹈动作分析与生成

基于深度学习的舞蹈动作分析与生成

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作者：许啸北京工业大学

学位级别：硕士

舞蹈是一门关于人体运动的艺术。它以专业的动作为主要表现手段,关注人难以用语言或其他艺术形式表达的内心精神世界。一般来说,它具有情感细腻、思想深邃、关系清晰、动作标准、有组织且优美等特点。作为一个舞蹈编导,能够掌握舞蹈特征... 详细信息

舞蹈是一门关于人体运动的艺术。它以专业的动作为主要表现手段,关注人难以用语言或其他艺术形式表达的内心精神世界。一般来说,它具有情感细腻、思想深邃、关系清晰、动作标准、有组织且优美等特点。作为一个舞蹈编导,能够掌握舞蹈特征,并具备编舞能力是一项很难的技能,因为它需要大量的学习时间,深厚的专业知识背景以及对应的经济基础。深度学习作为计算机视觉领域热门的技术,可以有效地对相关问题进行建模学习。因此,如何利用深度学习的方法,通过舞蹈动作的内在联系来实现舞蹈的自动生成就显得非常有意义。基于以上考虑,本文根据舞蹈动作的分析与生成,将任务分成了两部分。一部分研究基于视听多模态的音乐舞蹈框架,主要是通过音乐生成对应的舞蹈片段。本部分通过构建视觉信息与音频信息的对应关系,探索多模态舞蹈生成网络。具体来说,提出了一个通过融合视觉和音频特征来预测未来帧的2d预测模块,提出了一个能实现从二维骨架转化为三维的3d转换模块。此外,本部分也提出了一些新的舞蹈生成评价指标来评价生成结果。实验结果表明,所提出的音乐舞蹈框架能够满足舞蹈真实性和多样性的要求。另一部分则是考虑到如何控制舞蹈生成的方向。一般的任务是通过给定的起始帧来预测下一个舞蹈序列,或者通过音频信息将音乐转换为对应的舞蹈动作。但是,这些任务不能控制舞蹈产生的方向,也缺乏合适的对照来评价产生的结果。本部分通过给定起始帧和结束帧,探索了一种基于多通道的舞蹈趋向框架。根据首尾帧的提示,可以有一个具体的生成方向,从而在标准化的要求下完成舞蹈生成任务。实验结果表明,通过一个权重共享的多通道卷积神经网络,可以很好地完成这项新的任务。此外,整个任务也会在有对照的基础下,对实验结果进行评价。

关键词：深度学习舞蹈生成视听多模态 3d姿态评价指标

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结合深度信息的人体姿态识别

结合深度信息的人体姿态识别

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作者：仲越上海大学

学位级别：硕士

计算机视觉研究的一个重点方向就是人体姿态识别。人体姿态识别具有很广阔的应用场景,比如医疗辅助诊断、人机交互系统、智能监控系统。由于普通光学图像容易受到光照和阴影等外部环境的干扰,再加上人体部位的遮挡,以及人的身型、服装... 详细信息

计算机视觉研究的一个重点方向就是人体姿态识别。人体姿态识别具有很广阔的应用场景,比如医疗辅助诊断、人机交互系统、智能监控系统。由于普通光学图像容易受到光照和阴影等外部环境的干扰,再加上人体部位的遮挡,以及人的身型、服装的多样化,使得从光学图像中识别出人体姿态是一个非常复杂的问题。因此本文使用了深度传感设备Xtion采集到了深度图像,使用基于denseNet模块的生成对抗网络模型去学习该图像下人体关键关节点,从而判断人体姿态,最后将该技术应用在老年人智慧照护的场景。本文主要的研究工作集中在深度图像的人体关节点检测上,本文的主要贡献包括以下几个方面:1.首次引入了一个改进的基于denseNet模块的生成对抗网络模型进行人体姿态识别,该模型有利于解决从深度图像获得三维人体关节点坐标导致的高度非线性映射问题。在公开数据集的实验结果表明,本文所提出的人体关键关节点检测取得了目前公开算法中最好的检测结果,比该结果提升了4%。2.提出了一种从深度图像恢复建立人体的三维(3d)姿态的端对端的方法。使用深度图像有效地解决光照和阴影等外部环境问题,而获得的三维(3d)姿态结果有效地解决了人体遮挡问题,端对端的方法使得人体姿态识别更加方便应用在各种场景下。3.完成了结合深度信息的老年人智慧照护系统,对老年人跌倒姿态进行预警。在得到三维(3d)姿态的条件下,根据前后多帧的骨骼图,计算人体重心高度和速度、关键部位的角度等来判断老年人的姿态。在实际应用环境下,姿态检测的准确率在90%以上。

关键词：深度图像人体关键关节点生成对抗网络 3d姿态

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