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基于Dlib模型的云自习智能检测和监管系统设计
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作者 胡阳 史培中 +1 位作者 蔡秋茹 尹文怡 《无线互联科技》 2024年第12期29-33,共5页
云自习的发展对培养学生的自主学习能力、推动智慧教育的建设有重要意义。然而云自习的用户监管正面临一些困难,如目前已有的视频监控方法仍需由监督者使用完整过程录像观测用户的自习状态。此外,完整的视频监控数据上传云服务器后,有... 云自习的发展对培养学生的自主学习能力、推动智慧教育的建设有重要意义。然而云自习的用户监管正面临一些困难,如目前已有的视频监控方法仍需由监督者使用完整过程录像观测用户的自习状态。此外,完整的视频监控数据上传云服务器后,有较大的隐私泄露风险。为解决以上问题,文章设计了一种基于Dlib模型的人脸关键点检测算法,通过视频流分析用户自习状态下脸部特征的变化,实现用户自习状态的智能识别检测。根据上述检测算法,文章实现了云自习智能检测和监管系统。该系统无需存储完整的视频数据进行回看,即可展现用户的自习状态变化和自习结果,充分保护用户的隐私。自习场景模拟下的实验数据表明,该系统的平均检测正确率达到80%以上,可实时处理每秒20帧以上的视频流,能够满足自习状态检测准确率和实时性的要求。 展开更多
关键词 云自习 行为检测 智能监管 图像处理 dlib模型
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基于机器视觉的仿生手研制
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作者 郭鹤 王旭泽 赵彤 《智能制造》 2025年第5期57-62,共6页
针对老年人和残疾人抓取物品困难的问题,设计了一种基于机器视觉的仿生手,该仿生手可根据使用人员嘴部姿势的变化,自动完成抓握动作。根据人手的结构特点及长度比例,设计并制作了仿生手的机械结构。利用Visual Studio软件,基于Dlib模型... 针对老年人和残疾人抓取物品困难的问题,设计了一种基于机器视觉的仿生手,该仿生手可根据使用人员嘴部姿势的变化,自动完成抓握动作。根据人手的结构特点及长度比例,设计并制作了仿生手的机械结构。利用Visual Studio软件,基于Dlib模型设计了面部表情识别算法,通过提取预测点中的嘴部关键点位置计算嘴部长宽比,再通过判断长宽比变化确定嘴部状态。仿生手控制系统以STM32单片机为核心,采用串口通信的方式,实现视觉系统与控制系统的数据传输。实验证明,设计的仿生手能够快速正确判断人脸表情变化并稳定完成抓握动作,为下一步仿生机械臂的设计奠定了基础。 展开更多
关键词 仿生手结构设计 dlib模型 机器视觉 嘴部识别 智慧养老 助残
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基于YOLO与改进的DLIB多角度遮挡人脸判别方法 被引量:5
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作者 呙红娟 石跃祥 成洁 《计算技术与自动化》 2018年第4期83-89,共7页
针对ATM机上违法犯罪分子通过遮挡面部进行犯罪活动进而无法追踪的问题,提出了一种基于YOLO与改进的DLIB多角度遮挡人脸判别方法。通过将基于YOLO模型的多目标检测改成单一人脸检测,并调整其损失函数中人脸置信度损失计算方式,提高了人... 针对ATM机上违法犯罪分子通过遮挡面部进行犯罪活动进而无法追踪的问题,提出了一种基于YOLO与改进的DLIB多角度遮挡人脸判别方法。通过将基于YOLO模型的多目标检测改成单一人脸检测,并调整其损失函数中人脸置信度损失计算方式,提高了人脸定位的准确性与时效性,完成了从原始图像的输入到任意人脸位置的回归,再结合改进的DLIB多角度人脸68个关键点检测算法在回归出的人脸位置上进行遮挡判别的新方法。测试结果验证了新方法优于传统方法,能够有效并快速地判别出各类遮挡,实现了ATM机上遮挡人脸判别的实时性与鲁棒性,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 卷积神经网络 YOLO人脸检测模型 dlib人脸关键点检测 遮挡人脸判别
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一种口腔检查机器人的设计与定位研究
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作者 李莎 刘嘉虎 +1 位作者 梁晓莉 陈磊 《安阳工学院学报》 2024年第4期41-47,共7页
传统的口腔疾病诊断高度依赖医生的临床经验和专业素养,因此创新设计了一种口腔检查机器人样机,采用标准D-H法建模,利用蒙特卡洛法进行工作空间分析,利用五次多项式插值函数对机械手进行轨迹规划,验证了结构设计的合理性。基于Dlib模型... 传统的口腔疾病诊断高度依赖医生的临床经验和专业素养,因此创新设计了一种口腔检查机器人样机,采用标准D-H法建模,利用蒙特卡洛法进行工作空间分析,利用五次多项式插值函数对机械手进行轨迹规划,验证了结构设计的合理性。基于Dlib模型设计了口腔状态判断方法,通过分析Astra S相机、机械手和三维空间之间的坐标系转换关系,获取嘴部中心坐标,经重复定位试验得到误差均在±2 mm之内,验证了嘴部定位方法的可行性。 展开更多
关键词 机器人 标准D-H法 dlib模型 视觉定位 口腔检查
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Intelligent In-Vehicle Safety System Based on Yolov5
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作者 Biyun Chen Wei Cai Jinwen Zhu 《Journal of Computer and Communications》 2024年第3期207-218,共12页
In order to reduce the occurrence of traffic accidents and assist drivers to avoid dangerous driving. This paper presents a smart in-vehicle safety system that utilises the Yolov5 algorithm. Yolov5 algorithm is used t... In order to reduce the occurrence of traffic accidents and assist drivers to avoid dangerous driving. This paper presents a smart in-vehicle safety system that utilises the Yolov5 algorithm. Yolov5 algorithm is used to anticipate driver fatigue and distraction behaviours, and remind drivers to pay attention to safe driving in time. The system continuously splits the frames and analyses the frame content through the video feedback from the front camera, compared to the traditional machine learning, Yolov5’s mosaic data is enhanced, resulting in a batch size enhancement of 92.3%, and it also uses the Drop Block mechanism to prevent overfitting. The hardware of this system uses STM32 microcontroller and uses system DMA interrupt control and buzzer alarm device to warn about dangerous driving behaviour. 展开更多
关键词 Behaviour Detection STM32 Pyside2 Yolov5 dlib Open Source Library Perclos model
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