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题名数据如何驱动设计——以回龙观社区品质提升为例
被引量：7
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作者
储妍
茅明睿
高硕
鲁旭
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机构
北京市城市规划设计研究院
北京城市象限科技有限公司
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出处
《规划师》
北大核心
2017年第2期81-89,共9页
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文摘
当前,大数据和开放数据共同构成了城市规划的新数据环境,以"人迹地图"时空分析平台为代表的新数据平台的出现,为规划行业提供了开展城市研究和规划设计的新数据资源与分析工具。文章以"人迹地图"时空分析平台为基础,提出数据增强设计指南,结合回龙观地区功能优化规划研究,利用LBS定位数据、公交IC卡数据以及微博语义、POI等其他数据资源,从交通出行、职住通勤、就业结构、空间特征、设施品质、人群活力和情感语义等角度对回龙观地区的空间品质与活力进行量化剖析,并通过与望京的对比,分析回龙观在各个方面存在的不足,据此提出针对性的解决对策。
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关键词
功能品质
量化指标
数据增强设计指南
人迹地图
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Keywords
Function and quality
Quantitative index
Guidelines to data enhanced design
human track map
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分类号
TU981
[建筑科学—城市规划与设计]
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题名遥操作护理机器人系统的操作者姿态解算方法研究
被引量：11
- 2
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作者
左国玉
于双悦
龚道雄
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机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
计算智能与智能系统北京市重点实验室
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期1839-1848,共10页
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基金
国家自然科学基金(61375086)
北京工业大学智能机器人领域大科研推进计划(002000514316008)
中国科学研究院沈阳自动化所机器人学国家重点实验室开放课题(2014338)资助~~
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文摘
设计了一种遥操作护理机器人系统,为实现从端同构式机器人的随动运动控制,对主端操作者人体姿态解算方法进行了研究.首先,构建由惯性传感单元构成的动作捕捉系统,对用作从端机器人动作指令的操作者人体姿态信息进行采集,采用四元数法对人体运动原始数据进行初步求解.其次,将四元数法得到的姿态数据解算成依据仿人结构设计的护理机器人各关节运动的目标姿态角,实现人体姿态到机器人动作的同构性映射.最后,为验证本文所提姿态解算方法的性能,设计了操作者控制护理机器人完成递送和拿取药瓶动作的实验.结果表明,本文姿态解算方法的解算性能与参考系统基本相同;在操作者动作姿态快速变化的时间段,系统仍可获得较高精度的目标姿态数据,其误差在动态条件下依旧能保持在2%以下;护理机器人可较好地实时复现操作者的人体动作.本文方法能满足机器人进行一般护理作业时对人体姿态数据处理的快速性和准确性要求.
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关键词
遥操作护理机器人
姿态解算
同构映射
人体运动跟踪
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Keywords
Telerobotic nursing system, attitude algorithm, isomorphic mapping, human motion tracking
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名视频中多特征融合人体姿态跟踪
被引量：7
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作者
马淼
李贻斌
武宪青
高金凤
潘海鹏
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机构
浙江理工大学
山东大学
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2020年第7期1459-1472,共14页
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基金
国家自然科学基金项目(61803339,61673245)
浙江省自然科学基金项目(LQ19F030014,LQ18F030011)
浙江理工大学青年创新专项(2019Q035)。
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文摘
目的目前已有的人体姿态跟踪算法的跟踪精度仍有待提高,特别是对灵活运动的手臂部位的跟踪。为提高人体姿态的跟踪精度,本文首次提出一种将视觉时空信息与深度学习网络相结合的人体姿态跟踪方法。方法在人体姿态跟踪过程中,利用视频时间信息计算出人体目标区域的运动信息,使用运动信息对人体部位姿态模型在帧间传递;考虑到基于图像空间特征的方法对形态较为固定的人体部位如躯干和头部能够较好地检测,而对手臂的检测效果较差,构造并训练一种轻量级的深度学习网络,用于生成人体手臂部位的附加候选样本;利用深度学习网络生成手臂特征一致性概率图,与视频空间信息结合计算得到最优部位姿态,并将各部位重组为完整人体姿态跟踪结果。结果使用两个具有挑战性的人体姿态跟踪数据集Video Pose2.0和You Tube Pose对本文算法进行验证,得到的手臂关节点平均跟踪精度分别为81.4%和84.5%,与现有方法相比有明显提高;此外,通过在VideoPose2.0数据集上的实验,验证了本文提出的对下臂附加采样的算法和手臂特征一致性计算的算法能够有效提高人体姿态关节点的跟踪精度。结论提出的结合时空信息与深度学习网络的人体姿态跟踪方法能够有效提高人体姿态跟踪的精度,特别是对灵活运动的人体姿态下臂关节点的跟踪精度有显著提高。
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关键词
人体姿态跟踪
视觉目标跟踪
人机交互
深度学习网络
关节点概率图
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Keywords
human pose tracking
visual target tracking
human-computer interaction
deep learning network
probability map for joints
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进YOLOv5s的人体距离检测方法研究
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作者
郭彤颖
吴俊卓
薛亚栋
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机构
沈阳建筑大学电气与控制工程学院
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出处
《计算机仿真》
2024年第12期349-356,共8页
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基金
辽宁省教育厅面上项目(LJKZ0584)。
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文摘
针对在人群密集场景中的人体识别与定位准确率低以及检测速度较慢的问题,提出一种基于改进YOLOv5s的人体距离检测技术。首先,用Ghostnet替代YOLOv5s的backbone网络,使网络结构轻量化;而后,引入CBAM注意力机制到模型中,增强模型的特征提取能力;最终,改进后的YOLOv5s与SORT跟踪算法相联合,再通过逆透视映射算法与距离判断算法,实现人体检测以及距离检测。实验表明,改进后的YOLOv5s对人的识别与定位取得较好的效果,AP和FPS分别达到96.87%、50.51帧/s,在满足检测精度的同时,检测速度提升了16.2%。上述技术为应对公共卫生安全事件以及一些需要保持社交距离的场景提供了可行的方法。
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关键词
人体检测
跟踪算法
距离检测
逆透视映射
注意力机制
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Keywords
human body detection
tracking algorithm
Distance detection
Inverse perspective mapping
Attention mechanism
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于视觉注意机制的人体检测和跟踪研究
被引量：1
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作者
蒋莉
曾锦华
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机构
同济大学电子与信息工程学院
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出处
《电脑知识与技术（过刊）》
2012年第4X期2586-2589,共4页
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基金
国家自然科学基金项目
人体行为识别的基于视觉注意和眼动协同的拟视皮层计算途径研究(编号60970062)
+1 种基金
基于动作链及镜像神经系统的人类动作行为理解的认知计算研究(编号61173116)
上海市自然科学基金项目(编号10ZR1432800)
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文摘
复杂背景下的人体检测和追踪一直是计算机视觉研究领域的热点问题。借鉴生物合理的拟人视觉注意机制并应用于人体检测和追踪问题的策略由于其高效性和实时性,受到越来越多的关注。其核心是根据人体的运动显著性和人体视觉外观的特征的提取和筛选对图像序列中的人体进行定位和追踪。基于视觉的人体检测和追踪系统的一般处理过程包括感兴趣区域选择、分类和人体跟踪。该文就这三个方面涉及的主要研究成果进行回顾和比较,并对研究难点和发展趋势进行分析。
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关键词
视觉注意
背景分割
显著图
人体检测
人体跟踪
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Keywords
visual attention
background segmentation
saliency map
human detection
human tracking
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于短焦相机的激光笔光点坐标映射方法
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作者
连序全
徐文涛
孙建德
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机构
山东大学信息科学与工程学院
海信集团有限公司数字多媒体技术国家重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第9期221-226,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61001180)
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文摘
在现今的教学、会议以及演讲等众多领域上,投影技术得到了越来越广泛的使用。而大部分投影交互过程中主要使用翻页激光笔等,这种方式交互操作单调,并且不能方便地获取鼠标坐标。针对这些问题,同时考虑到短焦投影技术的发展趋势,提出了一种基于短焦相机的激光笔光点坐标映射方法,将激光点坐标准确地从投影画面映射到操作系统的鼠标坐标,为基于激光笔的短焦投影交互提供了支持。该方法考虑到短焦相机与短焦投影的硬件融合,使用普通分辨率的短焦摄像头采集投影图像,从采集的图像中获取激光点。考虑到短焦镜头畸变大的特点,设计了二次标定的过程,利用第二次标定弥补第一次标定留下的误差,从而确保了坐标映射的精度。提出的方法在基于激光笔的投影交互系统中具有很好的应用前景。
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关键词
人机交互
激光点跟踪
畸变校正
坐标映射
二次标定
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Keywords
human-computer interaction
laser spot tracking
distortion correction
coordinate mapping
secondary calibration
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分类号
TP391.72
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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