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基于改进YOLOv8n-pose的轻量化牛体尺自动测量方法
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作者 陈相学 郭小燕 +1 位作者 李艳梅 刘畅 《南京农业大学学报》 北大核心 2025年第6期1464-1475,共12页
[目的]牛体尺测量是牛生长发育评估和育种选择的重要步骤。然而传统的人工测量牛体尺的方法费时费力,且容易引起牛的应激反应。为了准确高效、低成本地测量牛育种所需的体尺数据,本研究设计了一种轻量化牛体尺自动测量方法。[方法]基于... [目的]牛体尺测量是牛生长发育评估和育种选择的重要步骤。然而传统的人工测量牛体尺的方法费时费力,且容易引起牛的应激反应。为了准确高效、低成本地测量牛育种所需的体尺数据,本研究设计了一种轻量化牛体尺自动测量方法。[方法]基于牛侧面体尺数据集,提出了一种基于改进YOLOv8n-pose的关键点检测模型,在原基础上引入空间深度转换卷积(space-to-depth convolution,SPD-Conv)模块、CSPPC(cross-stage partial networks and partial convolution)模块和SPPELAN(spatial pyramid pyramid ensemble for lightweight networks)池化模块。利用改进模型自动获取牛身体的鬐甲最高点、前肢地面点、胸基点、鬐甲后缘点、腹底点、腰椎点、十字部点、肩端前缘点、坐骨结节后缘点、前肢左点和前肢右点11个关键点位置。根据坐标转换与体尺公式自动测量出体高、胸深、腹深、十字部高、尻长、体斜长和管围7项牛体尺数据。[结果]在采集的61头牛体尺数据集上进行试验,试验结果表明本文提出的改进模型测量出的牛体尺数据平均相对误差为6.2%,与原模型相比,参数量降低43.8%,计算量下降34.1%,模型尺寸降低41.3%,在保证模型精度的同时提高了轻量化程度。[结论]本研究满足了准确高效、全面与低成本的自动测量牛体尺要求,为牛选育提供了一种新的有效测量方案。 展开更多
关键词 牛体尺测量 牛选育 关键点检测 轻量化模型 YOLOv8n-pose
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基于双目视觉与改进YOLOv7-Pose模型的城市轨道交通碳滑板厚度测量
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作者 吉凯锋 郭燕辉 +1 位作者 马瀛淏 孙强 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第12期142-148,共7页
[目的]随着城市轨道交通的快速发展,受流系统的安全性问题日益突出,其中靴轨受流系统作为第三轨供电的核心方式,其关键部件集电靴碳滑板在长期摩擦中产生的非均匀磨耗,会导致接触电阻增大、电弧放电等问题,严重时可引发供电中断事故,因... [目的]随着城市轨道交通的快速发展,受流系统的安全性问题日益突出,其中靴轨受流系统作为第三轨供电的核心方式,其关键部件集电靴碳滑板在长期摩擦中产生的非均匀磨耗,会导致接触电阻增大、电弧放电等问题,严重时可引发供电中断事故,因此须对集电靴碳滑板厚度测量问题进行深入研究。[方法]提出了一种基于双目视觉和改进YOLOv7-Pose模型的集电靴碳滑板厚度测量方法,通过构建网格化标注的数据集,确保在磨耗不均匀的情况下可捕捉最小的厚度位置。训练了融合CBAM(卷积块注意力模块)注意力机制的YOLOv7-Pose模型,精准定位了左目图像中碳滑板上下边缘关键点。结合RAFT-Stereo生成的视差图,利用极线约束匹配右目对应点;结合照相机参数,通过三维坐标转换计算欧氏距离得出集电靴碳滑板的厚度。[结果及结论]改进的YOLOv7-Pose模型通过嵌入CBAM注意力机制,在复杂环境下关键点检测时重叠度阈值为50%~95%的平均精度达到了94.5%,较原YOLOv7-Pose模型提升了0.5%,结合双目视觉系统实现了0.8 mm±0.3 mm的碳滑板厚度测量误差。 展开更多
关键词 城市轨道交通 供电 双目视觉 YOLOv7-pose模型 碳滑板厚度
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基于RTMPose和PatchTST的帕金森病和特发性震颤的视频鉴别诊断研究
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作者 彭宇盟 于金泽 +4 位作者 潘隆盛 曾梓敬 袁田 时颖 张政波 《解放军医学院学报》 2025年第7期638-645,共8页
背景帕金森病(Parkinson's disease,PD)与特发性震颤(essential tremor,ET)临床表现相似,当前诊断依赖神经科医师主观量表评估,耗时长且一致性有限。目的 开发一种基于视频分析的智能分类模型,结合深度学习实现PD与ET的高效自动鉴别... 背景帕金森病(Parkinson's disease,PD)与特发性震颤(essential tremor,ET)临床表现相似,当前诊断依赖神经科医师主观量表评估,耗时长且一致性有限。目的 开发一种基于视频分析的智能分类模型,结合深度学习实现PD与ET的高效自动鉴别,为无创诊断提供新思路。方法 纳入2021年11月—2024年1月解放军总医院门诊14例PD患者与63例ET患者,采集其执行3种标准化上肢运动任务(手指指鼻、翻手掌、握拳张开)的1 136段视频。基于MMPose框架的RTMPose模型提取手腕及手指关键点坐标序列,计算位移、速度及加速度等运动学特征,构建包含时空轨迹与统计学特征数据集。以Transformer架构建立PatchTST模型(输入特征序列按时间窗口分块处理,融合全局注意力机制),并与逻辑回归、XGBoost、随机森林、支持向量机、Informer及长短期记忆网络进行对比。结果 PatchTST模型在融合关键点坐标与运动学特征时的平均模型性能最优,其在手指指鼻任务中的准确度最佳(AUC=0.957),3种运动任务的平均AUC达到了0.897。在全部21种模型组合中,仅纳入运动学特征的LSTM模型性能最差,3种运动任务的平均AUC仅为0.691。结论 基于视频的PD与ET智能鉴别诊断方法依托人体姿态估计与深度学习技术,能够高精度、高效率实现无接触的远程诊断,为运动障碍疾病的早期诊断和管理提供参考。 展开更多
关键词 帕金森病 特发性震颤 视频诊断 人体姿态估计 深度学习 Transformer模型 远程医疗
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基于视觉检测及面向边缘计算的液压支架姿态模型研究
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作者 解盘石 邢军军 +1 位作者 段思宇 李国欣 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期107-119,共13页
目的液压支架稳定性控制是大倾角煤层开采所面临的主要技术难题,受地质条件和采场环境变化影响,支架易处于非稳定的工作状态。方法采用改进的YOLOv11n-Pose算法训练支架姿态检测模型,实现支架整体姿态检测。为满足模型轻量化需求,在算... 目的液压支架稳定性控制是大倾角煤层开采所面临的主要技术难题,受地质条件和采场环境变化影响,支架易处于非稳定的工作状态。方法采用改进的YOLOv11n-Pose算法训练支架姿态检测模型,实现支架整体姿态检测。为满足模型轻量化需求,在算法的主干层引入GhostNet网络结构和RepConv模块;设计C3k2-RVB-EMA注意力机制模块增加模型的鲁棒性;为提高模型的整体精度与收敛效率,对比常用的损失函数CIoU,GIoU,DIoU,EIoU,SIoU和WIoU,选择WIoU为该模型的损失函数。基于双目视觉模型和坐标转换关系,实现对支架支撑高度、顶梁俯仰角及底座偏转角的数据测量。结果结果表明,模型采用轻量化设计,比YOLOv11n-Pose算法模型体积减少30.26%;采用C3k2-RVB-EMA注意力机制模块和WIoU损失函数,模型准确率提升1.7%;改进算法模型生成的支架姿态曲线、关键点位置和输出的置信度数值均优于现存算法模型;在支架姿态测量实验中,所提模型测量结果最大相对误差在5.52%以内。将所提模型部署至边缘计算设备平台上,其参数量、计算量、体积和推理时间均优于常用模型。结论改进算法模型用于大倾角煤层支架整体姿态检测,展现出较高的准确性和鲁棒性;同时将模型部署至边缘计算设备上,实现了高效推理,有效兼顾了检测精度与轻量化部署需求,为大倾角煤层液压支架姿态检测提供了可行技术路径。 展开更多
关键词 液压支架 姿态检测 YOLOv11n-pose 轻量化模型 模型部署
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DEHPR:基于扩散模型的端到端手部姿态重建网络
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作者 廖国琼 黄龙杰 +2 位作者 李清新 张家俊 陈柯帆 《系统仿真学报》 北大核心 2026年第1期174-188,共15页
针对传统方法如卷积神经网络(CNN)和Transformer在处理复杂场景的手部姿态重建任务时存在对大规模标注数据依赖性强、泛化能力不足等问题,提出了基于扩散模型的端到端手部姿态重建网络(diffusion-based end-to-end hand pose reconstruc... 针对传统方法如卷积神经网络(CNN)和Transformer在处理复杂场景的手部姿态重建任务时存在对大规模标注数据依赖性强、泛化能力不足等问题,提出了基于扩散模型的端到端手部姿态重建网络(diffusion-based end-to-end hand pose reconstruction network,DEHPR)。DEHPR通过引入扩散模型直接生成3D姿态假设并进行细化的策略,降低2D-to-3D建模方式导致的空间不确定性,引入端到端模型对多个3D姿态假设进行重投影选取最优关节点,最终生成预测的手部姿态。分别在HO3D V2数据集、DexYCB数据集以及FreiHand数据集上对所提出网络进行性能评估实验,结果表明,DEHPR性能效果优于现有方法,有效降低了对大规模标注数据的依赖性和单RGB图像2D-to-3D间接模型的不确定性,提升了手部姿态重建的准确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 扩散模型 端到端 手部姿态 手部遮挡 姿态重建
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基于改进YOLOv8-Pose的码垛快速识别与抓取点检测 被引量:4
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作者 郭忠峰 王健鹏 +1 位作者 杨钧麟 杨春源 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第11期125-129,共5页
针对码垛场景中在仓库内对米袋和面袋的识别与抓取点检测的任务,提出了一种基于改进的YOLOv8-Pose的轻量化快速检测算法模型。其基于YOLOv8-Pose,使用若干个ShuffleNetv2模块取代原Darknet主干网络,降低模型大小;添加SimAM注意力机制,... 针对码垛场景中在仓库内对米袋和面袋的识别与抓取点检测的任务,提出了一种基于改进的YOLOv8-Pose的轻量化快速检测算法模型。其基于YOLOv8-Pose,使用若干个ShuffleNetv2模块取代原Darknet主干网络,降低模型大小;添加SimAM注意力机制,提升目标特征提取能力。通过对比实验表明,该模型在不牺牲准确性的前提下可提升模型的识别速度。模型在自制数据集中的平均精度达到了93.7%,检测速度达到了62 fps,优于常见模型。证明该模型能够实现复杂场景下的抓取点识别,且该轻量化模型能够适用于嵌入式硬件,降低设备成本。 展开更多
关键词 抓取点检测 YOLOv8-pose ShuffleNetv2 轻量化网络结构
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多目视觉下的逆运动学三维人体建模仿真
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作者 方国宇 李琰泽 +6 位作者 陈凯 赵晓冬 胡子卓 杨明实 武婉晴 王子晨 郭文凯 《系统仿真学报》 北大核心 2026年第1期99-111,共13页
自动驾驶仿真和工业虚拟现实仿真技术中对三维人体建模的准确性和鲁棒性具有较高的需求,现阶段基于关节点进行人体建模存在连续建模抖动、局部扭曲、遮挡适应性差等影响人体模型质量的问题,制约了智能驾驶和数字工厂等实际应用的发展。... 自动驾驶仿真和工业虚拟现实仿真技术中对三维人体建模的准确性和鲁棒性具有较高的需求,现阶段基于关节点进行人体建模存在连续建模抖动、局部扭曲、遮挡适应性差等影响人体模型质量的问题,制约了智能驾驶和数字工厂等实际应用的发展。针对上述问题,提出一种多目视觉下基于向量量化变分自编码器的逆运动学三维人体建模方法,通过梯度下降自动变分方法的联合训练与IK-VQ-VAE(inverse kinematics vector quantised-variational auto encoder)方法相结合,得到了多视角时序融合、遮挡适应且更具鲁棒性的方法,满足更加符合真实人体姿态的需求。在公开数据集Shelf上进行实验,结果显示所提方法的正确部件百分比(PCP)相比近年的优化工作最高提升23.7%,平均提升了8.7%,同时,定性实验分析结果也表明了所提方法对人体3D建模效果优于其他方法。 展开更多
关键词 多目视觉 人体网格恢复 向量量化变分自编码器 三维人体建模 人体姿态
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基于分段建模的肉牛体尺关键点检测轻量化策略
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作者 曹子卓 郭小燕 +1 位作者 李艳梅 陈相学 《华南农业大学学报》 北大核心 2026年第1期139-149,共11页
【目的】快速、高效、精准测量肉牛体尺,设计一种轻量化肉牛体尺自动测量策略。【方法】基于自建牛只侧面图像数据集,以YOLO11n-pose为基础模型,引入RepGhost模块(重参数化技术)、CoT模块(上下文信息融合)以及SaE模块,提出基于分段建模... 【目的】快速、高效、精准测量肉牛体尺,设计一种轻量化肉牛体尺自动测量策略。【方法】基于自建牛只侧面图像数据集,以YOLO11n-pose为基础模型,引入RepGhost模块(重参数化技术)、CoT模块(上下文信息融合)以及SaE模块,提出基于分段建模的肉牛体尺关键点检测轻量化策略RepGhost-CoT-SaE-YOLO(RCS-YOLO),基于RCS-YOLO获得牛只髻甲最高点、前蹄部地面点、胸基点、鬐甲后缘点、腹部最低点、腰椎点、十字部点、坐骨结节后缘点、肩部前缘点和左前蹄小腿两侧端点11个牛体尺关键点,根据关键点像素值与真实值的坐标转换算法和对应的体尺公式,实现体高、体斜长、胸深、腹深、十字部高、尻长和管围7项体尺参数的自动测量。【结果】在自建数据集上进行试验,相比原基础模型,RCS-YOLO在保证模型精度的同时,参数量、计算量和模型大小分别减少了45.8%、53.6%和43.1%,模型预测关键点与真实标注关键点之间的平均误差为8.2像素,模型测量与人工测量各项参数的整体平均相对误差为3.7%。【结论】RCS-YOLO模型能够快速、高效、低成本地自动测量牛体尺数据,满足牛只育种所需数据测量的需求,适用于肉牛养殖场本地端的实际部署。 展开更多
关键词 肉牛 分段建模 关键点 体尺测量 YOLO11n-pose
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基于OpenPose改进的轻量化人体动作识别模型 被引量:24
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作者 李一凡 袁龙健 王瑞 《电子测量技术》 北大核心 2022年第1期89-95,共7页
本文聚焦于自下而上的人体姿态估计网络OpenPose模型参数量大的缺点,对OpenPose模型的特征提取网络和预测网络分别进行改进,实现轻量化模型的目标。使用参数量更少、准确度更高的ResNet18网络替代了原模型中的VGG19网络,并且在不损失过... 本文聚焦于自下而上的人体姿态估计网络OpenPose模型参数量大的缺点,对OpenPose模型的特征提取网络和预测网络分别进行改进,实现轻量化模型的目标。使用参数量更少、准确度更高的ResNet18网络替代了原模型中的VGG19网络,并且在不损失过多识别精度的前提下,以深度可分离卷积替代了预测网络中的部分卷积核,以此来降低网络结构的参数量。接着通过人工神经网络对人体动作进行分类,在传统的非线性网络中加入了线性模块提高了网络的记忆能力和泛化能力。结果表明,轻量化OpenPose模型的运行帧数比原先提高了9%~16%,动作识别网络经过3000次迭代训练后,站立、坐着、走、坐下和起立的识别精度达到了0.877、0.835、0.793、0.815和0.808。最后,将整体识别网络应用于真实场景下,根据结果表明,该方法可以在嵌入式设备中正常运行,且识别效果较好。 展开更多
关键词 人体姿态估计 Openpose 轻量化模型 深度可分离卷积 人工神经网络
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一种结合Alphapose和ResNet的电力施工人员着装检测模型 被引量:5
10
作者 黄文杰 徐文峰 +2 位作者 张春凤 董成斌 万琳 《电力信息与通信技术》 2022年第3期40-47,共8页
针对目前电力施工人员着装检测算法在实际作业场景中适应性差、误检率高等问题,文章提出一种结合Alphapose和ResNet的电力施工人员着装检测模型。该模型通过Alphapose人体姿态估计模型得到施工视频中人员的关键点坐标,然后采用合适的裁... 针对目前电力施工人员着装检测算法在实际作业场景中适应性差、误检率高等问题,文章提出一种结合Alphapose和ResNet的电力施工人员着装检测模型。该模型通过Alphapose人体姿态估计模型得到施工视频中人员的关键点坐标,然后采用合适的裁剪算法根据坐标裁剪出所需的身体区域,最后应用改进的ResNet分类模型进行着装检测,判断工作人员是否穿戴安全帽、工作服及工作靴。该文章使用构建的数据集进行测试,结果表明:该方法准确率高,误检率低,能够满足实时性的需求,适合应用在实际的作业现场中。 展开更多
关键词 着装检测 姿态估计 感兴趣区域 分类模型
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基于AlphaPose姿态识别模型的武术评价研究与实验 被引量:1
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作者 王帅 姚翠莉 +2 位作者 杨雨龙 刘昊 魏维 《现代计算机》 2023年第15期50-54,共5页
以传统武术项目为切入点设计实验,利用深度学习模型智能完成武术评价矫正任务,解决使用者时间个性化和评价稳定性的需求。针对相关难点和痛点,设计了准确有效的动作评估方法、迁移向量自适应被测试目标身体比例的匹配机制;对于具有预存... 以传统武术项目为切入点设计实验,利用深度学习模型智能完成武术评价矫正任务,解决使用者时间个性化和评价稳定性的需求。针对相关难点和痛点,设计了准确有效的动作评估方法、迁移向量自适应被测试目标身体比例的匹配机制;对于具有预存模型的单人评价与矫正提示任务,解决了基准动作向量与被测试目标动作向量之间的时间序列和空间序列匹配问题,测试实验结果表明了动作评价矫正方法的有效性。 展开更多
关键词 Alphapose模型 姿态估计 武术评价 分数拟合
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基于poselets的特定位置人物多姿势提取
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作者 王维兰 刘秉瀚 《计算机系统应用》 2017年第2期163-167,共5页
目前,对于人物识别的研究依然是一个非常具有挑战性的难题,结合多姿势来进行人物识别则是一个新的课题,因此准确提取多姿势样本是人物识别关键的一步.Poselets算法可以检测出图像中的所有人物及其相应的姿势,但是无法对特定位置的人物... 目前,对于人物识别的研究依然是一个非常具有挑战性的难题,结合多姿势来进行人物识别则是一个新的课题,因此准确提取多姿势样本是人物识别关键的一步.Poselets算法可以检测出图像中的所有人物及其相应的姿势,但是无法对特定位置的人物进行定位.因此本文提出了一种基于poselets的特定位置人物姿势提取的方法:首先根据特定位置人物头部标定框设置过滤模型,通过过滤模型对图像中由poselets算法检出的人物框进行筛选,并对筛选结果进行排序,然后结合排序得分利用二分图最大权值匹配算法对筛选结果进行匹配,找到特定位置的目标人物,提取对应的姿势.实验表明,本文算法能有效精确的检测特定位置的人物,并提取出相应的人物姿势. 展开更多
关键词 poselets 特定位置 过滤模型 二分图 多姿势
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Modeling and control for cooperative transport of a slung fluid container using quadrotors 被引量:9
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作者 Hassan SAYYAADI Ali SOLTANI 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第2期262-272,共11页
In this paper, dynamic modeling and control problem for transfer of a sloshing liquid container suspended through rigid massless links from a team of quadrotors are investigated. By the proposed solution, pose of the ... In this paper, dynamic modeling and control problem for transfer of a sloshing liquid container suspended through rigid massless links from a team of quadrotors are investigated. By the proposed solution, pose of the slung container and fluid sloshing modes are stabilized appropriately. Dynamics of the container-liquid-quadrotors system is modeled by Euler-Lagrange method.Fluid slosh dynamics is included using multi-mass-spring model. According to derived model, a proper control law is designed for a system with three or more quadrotors. Implementing the proposed control law, quadrotors can control pose of the container, directions of the links and liquid sloshing modes simultaneously. Stability of closed loop system of tracking errors and sloshing modes are demonstrated using a theory of singularly perturbed systems and Lyapunov stability theorem. Also, the capability of the proposed feedback control laws in solving a formerly organized transport problem of a liquid filled container has been demonstrated in simulations. Moreover, priority of the proposed control scheme to an existing slung load controller in the literature is demonstrated. 展开更多
关键词 Cooperative transport Dynamic modeling Liquid sloshing Lyapunov stability pose control Quadrotors Slung load
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煤矿井下人员危险行为检测方法
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作者 张旭辉 余恒翰 +6 位作者 杜昱阳 杨文娟 赵亦辉 万继成 王彦群 赵典 汤杜炜 《工矿自动化》 北大核心 2025年第5期64-71,共8页
井下人员危险行为检测是煤矿安全防控的关键环节。现有目标检测技术用于人员危险行为检测时,受煤矿井下复杂工况、设备遮挡、多目标密集、粉尘干扰等因素影响,存在特征提取不准确等问题,且未明确界定人员危险行为。以YOLOv8−pose模型为... 井下人员危险行为检测是煤矿安全防控的关键环节。现有目标检测技术用于人员危险行为检测时,受煤矿井下复杂工况、设备遮挡、多目标密集、粉尘干扰等因素影响,存在特征提取不准确等问题,且未明确界定人员危险行为。以YOLOv8−pose模型为基准架构,采用DCNv4和PConv模块融合的DCNv4−PConv混合模块代替标准卷积,添加混合局部通道注意力(MLCA)模块,并采用感受野注意力卷积(RFAConv)模块替换检测头,构建了PMR−YOLO模型,用于检测井下监控图像中人体关键点,提升检测精度和运算速度。在此基础上设计了人员行为识别算法,将井下人员行为划分为9种类别,基于YOLOv8−pose模型检测的人体关键点形成人体骨架,判断人员行为类别型。采用DsLMF+数据集进行消融实验、对比实验和人员行为识别实验,结果表明:DCNv4−PConv混合模块、MLCA模块、RFAConv模块的引入有效提高了YOLOv8−pose模型的精确度、召回率和平均精度均值(mAP);PMR−YOLO模型对人体关键点特征提取的精确度、召回率和mAP分别为0.893,0.841,0.852,较YOLOv8−pose模型分别提高了6.9%,14.4%,10.5%;基于PMR−YOLO模型的检测方法可有效识别井下人员9种行为类别,识别准确率均不低于96%。 展开更多
关键词 视频识别 危险行为检测 人员行为识别 YOLOv8−pose模型 人体关键点检测
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基于3D姿态估计的动作捕捉和模型驱动方法
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作者 万鸣华 田雨卿 杨国为 《计算机应用》 北大核心 2025年第S2期102-109,共8页
针对姿态估计模型的结果仅包含点位的空间坐标信息,而无法计算关节的旋转,导致这些模型无法直接用于驱动人体模型的问题,提出基于3D姿态估计的动作捕捉和模型驱动方法。该方法将姿态估计算法的结果映射至3D人体模型骨架的骨骼节点并计... 针对姿态估计模型的结果仅包含点位的空间坐标信息,而无法计算关节的旋转,导致这些模型无法直接用于驱动人体模型的问题,提出基于3D姿态估计的动作捕捉和模型驱动方法。该方法将姿态估计算法的结果映射至3D人体模型骨架的骨骼节点并计算骨骼旋转,以达到驱动3D人体模型的目的。首先,利用姿态估计结果产生的关键点坐标进行插值,以定位未被预测的关键点信息;其次,利用中间矩阵对不同人体模型之间的骨架进行对齐,以保证该方法对不同人体模型的适用性;最后,利用卡尔曼滤波器与低通滤波器平滑人体的姿态,以消除动作输入与3D场景帧率不同步产生的随机噪声和高频噪声。在基于BlazePose姿态估计模型与Human3.6M等人体姿态估计数据集的测试中的结果表明,所提方法在常见的不同头身比例的3D人体模型的驱动过程中均获得了较好的表现,并且在同一段动作序列的视频中,相较于直接输出坐标信息到3D场景,经卡尔曼滤波器与低通滤波器输出的帧序列的均方误差(MSE)由2.871降至0.832,显著改善了人体模型的抖动与跳闪情况。 展开更多
关键词 动作捕捉 3D姿态估计 3D模型驱动 骨骼动画 姿态平滑处理
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融合机器视觉与深度学习的非完备颜面建模系统设计 被引量:1
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作者 孙进 董亮 +1 位作者 陈雨亨 陆凡 《扬州大学学报(自然科学版)》 2025年第4期16-25,共10页
为实现动态智能产线员工的颜面实时识别,设计一套融合机器视觉和深度学习的非完备颜面建模系统,以解决传统建模系统难以有效处理非完备颜面图像的问题。为提高颜面几何模型精度,提出基于多尺度自编码器的非完备颜面几何重建方法,设计多... 为实现动态智能产线员工的颜面实时识别,设计一套融合机器视觉和深度学习的非完备颜面建模系统,以解决传统建模系统难以有效处理非完备颜面图像的问题。为提高颜面几何模型精度,提出基于多尺度自编码器的非完备颜面几何重建方法,设计多尺度特征融合编码器提取非完备颜面图像的个性化几何特征,重建出富有细节的颜面几何模型。为提高颜面纹理模型真实度,提出基于双分支判别器的非完备颜面纹理重建方法,设计双分支判别器对补全后的纹理图进行优化,提升补全纹理的真实感,减少补全纹理与原有纹理间的过渡不平滑现象。结果表明:相比AlbedoGAN,本文方法在几何重建精度上有所提高,倒角距离值减少9.2%,归一化平均误差值降低14.3%;相比SM-PatchGAN,本文方法在纹理真实度上有所提高,尤其是在大姿态颜面图像的情况下,峰值信噪比提高2.1%,结构相似性指数提高12.7%。 展开更多
关键词 实时姿态识别 颜面几何模型 多尺度自编码器 颜面纹理模型 双分支判别器
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基于改进的YOLOv7的高校学生课堂行为识别研究
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作者 徐辉 《芜湖职业技术学院学报》 2025年第3期32-37,共6页
当前,高校学生课堂行为识别算法中存在目标易混淆、运算效率低、资源消耗大等问题。为提升课堂行为检测效果,研究者在模型训练阶段制定了8类学生行为识别和标注标准,并针对数据长尾分布问题,优化了YOLOv7的损失函数。在推理阶段,通过分... 当前,高校学生课堂行为识别算法中存在目标易混淆、运算效率低、资源消耗大等问题。为提升课堂行为检测效果,研究者在模型训练阶段制定了8类学生行为识别和标注标准,并针对数据长尾分布问题,优化了YOLOv7的损失函数。在推理阶段,通过分块检测策略增强了对后排学生及手机等小目标的检测效果;通过多轮非极大值抑制算法整合检测结果,并保留高置信度结果;利用人体关键点检测动态调整阈值,以对手机使用行为进行二次验证。该方法使行为识别的平均准确率达85.75%、平均召回率达72.00%,且在16周真实场景实验中有效降低了课堂消极行为占比。 展开更多
关键词 课堂行为 目标检测 模型训练 人体姿态估计 YOLOv7
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一种地图配准中特征点智能提取方法 被引量:1
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作者 韦远标 任福 杜清运 《时空信息学报》 2025年第3期299-306,共8页
数学基础是地图的重要要素,地图配准是恢复地图数学基础的主要方式,目前地图图像配准方法多关注于图像特征的提取与匹配,未能有效利用图像特征点所对应的地理坐标信息。本文提出一种基于深度学习的特征点检测模型与非线性变换模型结合... 数学基础是地图的重要要素,地图配准是恢复地图数学基础的主要方式,目前地图图像配准方法多关注于图像特征的提取与匹配,未能有效利用图像特征点所对应的地理坐标信息。本文提出一种基于深度学习的特征点检测模型与非线性变换模型结合的地图图像配准方法,训练并使用YOLOv8-pose模型高效提取图像中易于视觉识别且地理坐标明确的特征点,利用其图像坐标和地理坐标代入加权最小二乘法求解非线性变换参数,实现无坐标地图图像的数学基础恢复。结果表明,本文方法在面对多样化制图方式(如不同投影、比例尺、符号系统等)和复杂成像条件(如旋转、透视畸变、噪声干扰等)影响下的地图图像,均能高效、精准地恢复其坐标系,配准精确率和召回率都超过90%,为地图图像融合其他含有坐标系的矢量与栅格数据,进行精确的空间知识理解、分析提供了新的技术思路。 展开更多
关键词 地图图像配准 特征点提取 YOLOv8-pose模型 地图数学基础 地图投影
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基于六自由度机械臂的穴位定位与针刺手法模拟系统研究
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作者 马安妮 张一鸣 杨华元 《生物医学工程研究》 2025年第4期256-263,共8页
为应用现代智能技术提升中医针灸治疗的标准化水平,本研究设计了一种基于六自由度机械臂的穴位定位与针刺手法模拟系统。首先,结合中医经络理论,利用RealSense深度相机与YOLOv8n-pose模型实现穴位识别;其次,设计针刺手法模拟装置,利用... 为应用现代智能技术提升中医针灸治疗的标准化水平,本研究设计了一种基于六自由度机械臂的穴位定位与针刺手法模拟系统。首先,结合中医经络理论,利用RealSense深度相机与YOLOv8n-pose模型实现穴位识别;其次,设计针刺手法模拟装置,利用步进电机与丝杆滑台实现提插、捻转手法;最后,采用myCobot 280 M5六自由度机械臂,通过九点标定构建相机坐标系与机械臂坐标系的映射关系,实现自动化寻穴。系统的准确性测试结果表明:穴位定位平均误差在3 mm内;提插幅度平均偏差为2 mm,捻转角度基本无误差;左右臂寻穴平均误差分别为8.64 mm和9.28 mm。在系统稳定性测试中,系统连续运行4 h的整体成功率达98.70%。该系统的定位准确性、手法模拟精度和系统稳定性良好,可为中医针灸现代化与智能化提供解决方案。 展开更多
关键词 六自由度机械臂 穴位定位 针刺手法模拟 YOLOv8-pose模型
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水下对接捕获杆运动姿态建模与验证
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作者 吴今言 孟令帅 +3 位作者 张明远 谷海涛 李明烁 郭自养 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第5期43-49,共7页
自主回收水下机器人技术能够提高海上作业效率、降低人员劳动强度,是未来真正实现海上无人作业的关键技术之一。成功实现水下捕获对接是自主回收水下机器人的前提,尤其在海况条件较差情况下。目前水下对接形式多种多样,本文以目前常用... 自主回收水下机器人技术能够提高海上作业效率、降低人员劳动强度,是未来真正实现海上无人作业的关键技术之一。成功实现水下捕获对接是自主回收水下机器人的前提,尤其在海况条件较差情况下。目前水下对接形式多种多样,本文以目前常用的捕获杆式对接方式为参考,改进设计出一款可调姿态式自适应捕获杆,对其在空气、水2种介质中不同工况条件下的动力学建模,对不同初始角度、不同入水深度进行了Simulink仿真及试验验证,获得了对接杆在不同工况条件下的摆动特性与姿态变化规律。此外,为进一步减小横摇对捕获杆的影响,本文设计出一款稳定翼附件添加到捕获杆底部,研究分析其减摇特性,并同步进行了试验验证。通过试验对比分析,稳定翼可有效减小捕获杆摆动幅值及摆动时间。 展开更多
关键词 自主回收 捕获杆 姿态建模 稳定翼 试验验证
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