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基于小样本人体运动行为识别的孪生网络算法
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作者 姚明辉 王悦燕 +2 位作者 吴启亮 牛燕 王聪 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第3期504-511,共8页
为了使用更少传感器实现更高精度的人体运动行为识别,提出基于DSC-BiGRU-Att孪生网络的方法,旨在使用加速度传感器通过深度学习网络模型,实现对人体运动行为的准确识别.基于人体运动行为多分类任务目标,以孪生网络为基本框架,将预处理... 为了使用更少传感器实现更高精度的人体运动行为识别,提出基于DSC-BiGRU-Att孪生网络的方法,旨在使用加速度传感器通过深度学习网络模型,实现对人体运动行为的准确识别.基于人体运动行为多分类任务目标,以孪生网络为基本框架,将预处理后的加速度传感器数据样本对输入孪生网络.孪生网络由2个结构相同、参数共享的深度可分离网络(DSC)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Att)组成.深度可分离卷积网络提取运动行为信号中的空间特征,双向门控单元提取信号中的时间特征,引入注意力机制对提取的特征进行强化,最终实现人体运动行为的识别.利用真实的数据集对所提出的DSC-BiGRU-Att孪生网络进行验证.实验结果表明,所提出的算法在样本量较少的情况下取得了较好的行为识别结果,改模型在自采集加速度数据集上的准确率为98.89%. 展开更多
关键词 深度学习 人体运动行为识别 注意力机制 深度可分离卷积 孪生网络
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基于多智能体深度强化学习的人体运动行为识别
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作者 陈天青 徐鑫 +1 位作者 李益龙 赵凤龙 《西昌学院学报(自然科学版)》 2025年第3期111-119,共9页
[目的]由于运动场景复杂多变,人体运动行为表现多种多样,使得人体运动行为识别具有重要意义。针对传统算法存在的分类精度低,识别出的骨骼点数量少,图像特征分类精度低等问题,提出基于多智能体深度强化学习人体运动行为识别算法。[方法... [目的]由于运动场景复杂多变,人体运动行为表现多种多样,使得人体运动行为识别具有重要意义。针对传统算法存在的分类精度低,识别出的骨骼点数量少,图像特征分类精度低等问题,提出基于多智能体深度强化学习人体运动行为识别算法。[方法]构建人体骨架时空运动模型,得到特征融合的网络模型,并处理骨骼点点位的移动信息;基于多智能体深度强化学习计算多线程识别结果,完成数据样本的缓存工作,保证单线程网络梯度实时更新;以梯度下降的方式计算全局网络的行为参量,计算距离函数以确定多线程识别的绝对值,得到人体运动行为识别的结果。[结果]实验结果显示,所提算法的分类精度平均值达到0.992,图像特征分类精度为0.985,证明该算法在人体运动行为识别任务中具有高效性和准确性。[结论]该算法具有广泛的应用前景,可应用于智能视频监控、虚拟现实等多个领域,为相关领域的研究和应用提供了新的思路与方法。 展开更多
关键词 深度强化学习 多智能体 人体运动行为 运动识别 骨骼点点位
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智能汽车人机协同决策关键技术综述 被引量:7
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作者 胡满江 杨智元 +3 位作者 李洋 陈晓龙 徐彪 黄春 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期98-116,共19页
智能汽车人机协同决策是指驾驶人与驾驶自动化系统之间进行信息共享、交互和协同决策的过程,其对于提升智能汽车的安全性、舒适性和通行效率具有重要意义。针对人机协同决策技术在当下文献研究中碎片化且缺乏相关综述研究的现状,介绍了... 智能汽车人机协同决策是指驾驶人与驾驶自动化系统之间进行信息共享、交互和协同决策的过程,其对于提升智能汽车的安全性、舒适性和通行效率具有重要意义。针对人机协同决策技术在当下文献研究中碎片化且缺乏相关综述研究的现状,介绍了智能汽车人机协同决策技术的研究现状及未来的发展趋势。首先,基于对人机协同驾驶领域研究现状的梳理,从驾驶权限和人机交互2个维度对人机协同决策方法进行分类,前者包含以人为主、人机驾驶权限切换和以机为主的3种决策方式,后者包含人机直接交互和人机间接交互2种决策形式。进一步根据智驾系统中人机协同决策的层级差异,将人机协同决策技术分为人机协同行为决策、人机协同运动规划两大关键技术。前者可分为仲裁驾驶权限、协调驾驶意图和人类在环学习3类,后者可分为人机协同的路径规划和轨迹规划2类。最后,对智能汽车人机协同决策技术的发展趋势进行了总结与展望。通过梳理总结认为:智能汽车人机协同决策技术的发展不仅局限于决策层面,也依赖于上下游共同的技术进步,且多模态人机界面和深度强化学习等技术将成为其进一步发展的重要动力;未来,人机协同决策技术将依托新型决策意图传导技术与大语言模型步入新阶段。 展开更多
关键词 汽车工程 人机协同决策 综述 驾驶权限 人机交互 行为决策 运动规划
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Human stochastic closed-loop behavior for master-slave teleoperation using multi-leap-motion sensor 被引量:1
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作者 HU TianJian ZHU XiaoJun +3 位作者 WANG XueQian WANG TianShu LI JunFeng QIAN WeiPing 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期374-384,共11页
abstracting human control strategy in controlling dynamically stable robots.J Intell Robot Syst,2009,55:39-54
关键词 human behavior teleoperation statistical learning leap motion
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自主虚拟人真实感行为与运动建模的研究 被引量:4
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作者 刘渭滨 周亮 +1 位作者 邢薇薇 袁保宗 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1189-1193,共5页
提出一个构建具有高度自主性虚拟人的集成框架,在实时虚拟环境中创建具有类人的真实感行为特征与运动能力的虚拟人.在集成框架中,感知系统使虚拟人能够获取虚拟环境中视听觉信息,对虚拟环境进行自主探索;基于决策网络的行为决策系统模... 提出一个构建具有高度自主性虚拟人的集成框架,在实时虚拟环境中创建具有类人的真实感行为特征与运动能力的虚拟人.在集成框架中,感知系统使虚拟人能够获取虚拟环境中视听觉信息,对虚拟环境进行自主探索;基于决策网络的行为决策系统模拟真实人类决策的复杂性与不确定性,根据所感知的周围虚拟环境信息,做出合理的行为决策;层次式运动控制系统实现虚拟人在虚拟环境中路径规划与Steering控制,实时合成出真实感的虚拟人运动动画.实验结果表明,该集成框架能够在实时虚拟环境中有效地构建出具有高度自主性、环境感知能力以及智能行为决策与运动控制功能的真实感虚拟人. 展开更多
关键词 虚拟人 自主行为 运动规划 避障
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人运动的视觉分析综述 被引量:278
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作者 王亮 胡卫明 谭铁牛 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期225-237,共13页
目前 ,人运动的视觉分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一 ,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述 ,它在虚拟现实、视觉监控、感知接口等领域均有着广阔的应用前景 .人运动的视觉... 目前 ,人运动的视觉分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一 ,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述 ,它在虚拟现实、视觉监控、感知接口等领域均有着广阔的应用前景 .人运动的视觉分析系统一般遵从下述的处理过程 :(1)运动检测 ,(2 )运动目标分类 ,(3)人的跟踪 ,(4)行为理解与描述 .该文将重点从此四个方面回顾人运动分析的发展水平和常用的处理方法 。 展开更多
关键词 视觉分析 运动检测 行为理解 计算机视觉 人运动
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智能虚拟人Agent行为建模与运动控制 被引量:7
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作者 蔡林沁 梅涛 罗志勇 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第S1期4-7,22,共5页
针对虚拟环境中人的行为分析,研究了井下智能虚拟人Agent的行为建模和运动控制技术.基于人工智能/人工生命方法,构建了集成感知、运动、行为、认知、内部属性等组件的井下智能虚拟人Agent的体系结构;研究了基于简化包容结构的智能虚拟人... 针对虚拟环境中人的行为分析,研究了井下智能虚拟人Agent的行为建模和运动控制技术.基于人工智能/人工生命方法,构建了集成感知、运动、行为、认知、内部属性等组件的井下智能虚拟人Agent的体系结构;研究了基于简化包容结构的智能虚拟人Agent行为控制模型及其行为选择机制,并基于A*算法,实现了智能虚拟人Agent的路径规划;初步构建了井下虚拟人Agent行为仿真系统,实现了虚拟人Agent的复杂行为控制,为进一步构建具有行为真实感的井下虚拟环境提供技术参考. 展开更多
关键词 虚拟人 行为建模 运动控制 虚拟矿工 虚拟环境
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基于多特征融合的人体动作识别 被引量:11
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作者 田国会 吉艳青 黄彬 《山东大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2009年第5期43-47,共5页
提出复杂环境下基于特征融合的日常动作、突发异常(摔倒)行为检测方法.利用人的姿态、姿态变化速率特征、人的位置变化特征表征人的运动状态,通过合成简单的姿态事件并结合特征来表达具有复杂时空关系的运动事件.该方法计算复杂度小,对... 提出复杂环境下基于特征融合的日常动作、突发异常(摔倒)行为检测方法.利用人的姿态、姿态变化速率特征、人的位置变化特征表征人的运动状态,通过合成简单的姿态事件并结合特征来表达具有复杂时空关系的运动事件.该方法计算复杂度小,对目标大小的变化具有较好的鲁棒性,在智能交互、服务机器人自主服务系统中具有实用价值. 展开更多
关键词 智能监护 运动检测 人体姿态识别 行为理解 智能空间
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虚拟手抓握动作的Petri网模型及其仿真实现 被引量:3
9
作者 卢晓军 李焱 贺汉根 《计算机仿真》 CSCD 2005年第9期275-279,共5页
虚拟手的运动建模是三维人机交互研究中的一个关键问题。虚拟人在执行维修作业的过程中,不可避免地需要徒手抓握操作对象或维修工具。为此,该文提出了一种基于位置/变迁Petri网的虚拟人手抓握动作模型。该方法以关节化虚拟手的几何建模... 虚拟手的运动建模是三维人机交互研究中的一个关键问题。虚拟人在执行维修作业的过程中,不可避免地需要徒手抓握操作对象或维修工具。为此,该文提出了一种基于位置/变迁Petri网的虚拟人手抓握动作模型。该方法以关节化虚拟手的几何建模和关节约束分析为基础,描述了抓握动作的Petri网模型,通过仿真循环叠代和关节插值计算,实现关节链上各个关节的运动控制,并基于面向对象的技术设计实现了典型抓握动作。最后,基于人体建模与仿真软件Jack,设计并实现了一个虚拟手抓握动作的Petri网,仿真和实验结果表明所述方法简便易行,能够满足虚拟维修作业的要求。 展开更多
关键词 虚拟人 虚拟手 行为控制 抓握动作
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基于MEMS传感器的人体运动行为追踪研究 被引量:2
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作者 杨沛 《自动化与仪器仪表》 2017年第7期143-145,共3页
随着MEMS传感器的发展及应用,越来越多的研究者开始采用MEMS传感器设计人体运动行为检测装置,其通过追踪佩戴者加速度改变情况,确定被检测者处于何种运动状态。但这种方法判断依据比较单一,系统抗干扰能力差,极易出现误判。本文设计一... 随着MEMS传感器的发展及应用,越来越多的研究者开始采用MEMS传感器设计人体运动行为检测装置,其通过追踪佩戴者加速度改变情况,确定被检测者处于何种运动状态。但这种方法判断依据比较单一,系统抗干扰能力差,极易出现误判。本文设计一种新型的MPU6050型号MEMS传感器,该传感器能够同时检测被测者角速度和加速度,通过设置各种阀值便于综合判断加速度与角速度变化情况,准确地检测人体运动行为。根据检测实例结果可知,这种传感器配合新颖算法能有效提升检测精准率,值得在类似研究中推广使用。 展开更多
关键词 MEMS传感器 人体运动行为 识别算法 实例验证
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采用PHOG融合特征和多类别Adaboost分类器的行为识别 被引量:11
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作者 马世伟 刘丽娜 +1 位作者 傅琪 温加睿 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2827-2837,共11页
为了解决类能量图易受人体运动时间和位置移动等因素影响而难以有效描述动作细节特征的问题,本文提出了一种基于类能量图金字塔梯度直方图(PHOG)融合特征和多类别Adaboost分类器的人体行为识别方法。该方法首先对经过躯体配准的运动人... 为了解决类能量图易受人体运动时间和位置移动等因素影响而难以有效描述动作细节特征的问题,本文提出了一种基于类能量图金字塔梯度直方图(PHOG)融合特征和多类别Adaboost分类器的人体行为识别方法。该方法首先对经过躯体配准的运动人体目标轮廓图像构造平均运动能量图(AMEI)和增强的运动能量图(EMEI),分别提取其分层梯度方向直方图(PHOG)特征并进行串联融合,作为一种多层次的行为特征描述;然后使用基于查找表的LUT-Real Adaboost算法设计多类别分类器,实现图像中人体行为动作的识别。实验结果显示其在典型的人体动作数据集DHA上的正确识别率达97.6%,高于其它采用单一特征描述和SVM等分类器的方法。表明该方法将整体与局部特征相结合,可以有效描述不同尺度下的动作细节特征,增强了人体行为特征的描述能力,提高了识别性能。 展开更多
关键词 人体行为识别 平均运动能量图 增强运动能量图 分层梯度方向直方图特征 查找表型RealAdaboost
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基于深度学习的人体行为识别研究 被引量:6
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作者 赵新秋 杨冬冬 +1 位作者 贺海龙 段思雨 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第5期471-479,共9页
为解决传统人体行为识别算法存在的运动前景检测不准确、特征提取模糊以及训练识别耗时长等问题,本文提出了基于深度学习的人体行为识别研究方法。利用骨架提取方法对运动前景进行检测及特征提取;针对人体行为动作的时序性,提出了连续... 为解决传统人体行为识别算法存在的运动前景检测不准确、特征提取模糊以及训练识别耗时长等问题,本文提出了基于深度学习的人体行为识别研究方法。利用骨架提取方法对运动前景进行检测及特征提取;针对人体行为动作的时序性,提出了连续帧组合方法;在模型训练环节,对比了不同的网络模型参数,选择了最优的激活函数、优化算法以及dropout系数。最后,结合网络模型,分类识别测试样本集中的各种行为,并将识别的结果和当前流行的算法进行比较,通过对比实验,最终实验结果证明了本文所提方法优于其他方法,平均识别率相比其他方法有较大的提高。 展开更多
关键词 人体行为识别 卷积神经网络(CNN) 运动前景检测 连续帧组合
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基于RFID概率泛函的人体运动受力行为分解
13
作者 骆勇 《科技通报》 北大核心 2015年第2期116-118,共3页
对人体体育运动训练过程中的受力行为进行分解建模,可以定量分析人体受力特征,为实现多传感器信息融合的运动受力行为识别奠定基础。传统方法中采用熵聚类泛函的人体运动神经元受力行为分析方法,无法实现对复杂运动状态下的人体受力缺... 对人体体育运动训练过程中的受力行为进行分解建模,可以定量分析人体受力特征,为实现多传感器信息融合的运动受力行为识别奠定基础。传统方法中采用熵聚类泛函的人体运动神经元受力行为分析方法,无法实现对复杂运动状态下的人体受力缺失数据的模拟和分析。提出一种基于RFID缺失数据概率泛函的人体运动受力行为分解,将加速度传感器与RFID结合,采用缺失数据概率泛函算法对感知的运动关节节点进行受力行为分解,提取了不同传感器节点输出信号关联特征,实现对人体运动特征行为分解算法和模型的改进。实验结果表明,该模型能准确采集到人体的上体和下肢的运动受力数据,受力行为分解准确具体,定量刻画人体在各种运动模型下的受力特性,从而指导运动训练,应用价值较高。 展开更多
关键词 RFID 缺失数据 人体运动 受力行为
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基于运动与结构特征嵌入的人体行为识别 被引量:1
14
作者 甄先通 张磊 《广东石油化工学院学报》 2022年第1期36-40,46,共6页
人体行为识别随着智慧城市等应用的普及逐渐受到重视。视频中的人体行为的表现主要体现在随着运动出现的像素的动态变化,以及在时空平面和空间平面中呈现出的结构信息上。受此启发,提出了基于运动与结构特征嵌入的人体行为识别方法。首... 人体行为识别随着智慧城市等应用的普及逐渐受到重视。视频中的人体行为的表现主要体现在随着运动出现的像素的动态变化,以及在时空平面和空间平面中呈现出的结构信息上。受此启发,提出了基于运动与结构特征嵌入的人体行为识别方法。首先采用运动历史图像在二维平面上呈现三维运动变化信息,并结合三维运动的X-T、Y-T、X-Y平面的投影,构成7个平面来体现人体行为的结构信息。其次,利用高斯金字塔和中心-环绕机制,充分模拟人眼对尺度变化以及边缘敏感的特性,并结合Gabor滤波器的方向敏感性和最大池化的激励鲁棒性,提取人体行为特征表示。最后,采用判别局部对齐分析降维。在IXMAS数据集和真实的UCF Sports数据集上的实验验证所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 运动与结构特征 高斯金字塔 中心-环绕机制 人体行为识别
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基于视觉的人体运动分析综述
15
作者 楼竞 《电脑知识与技术(过刊)》 2011年第11X期7986-7987,7990,共3页
目前,人体运动分析已成为计算机视觉研究领域的热点问题,已被广泛地应用于虚拟现实、视频监控、人机接口等不同场合。基于视觉的人体运动分析,主要研究视频场景中人体目标的检测、识别、描述和跟踪,此外还包括人体行为模式的理解等。近... 目前,人体运动分析已成为计算机视觉研究领域的热点问题,已被广泛地应用于虚拟现实、视频监控、人机接口等不同场合。基于视觉的人体运动分析,主要研究视频场景中人体目标的检测、识别、描述和跟踪,此外还包括人体行为模式的理解等。近些年来,针对这些课题产生了大量的方法和应用,该文对相关的研究做一综述,并给出了本课题所面临的挑战和未来的研究方向。 展开更多
关键词 人体运动分析 运动检测 目标分割 行为识别
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基于深度图像的人体行为识别算法研究
16
作者 王维高 刘朝辉 《现代计算机》 2021年第12期112-115,共4页
近年来,人体行为识别已成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。为避免传统RGB图像受光照干扰的不足,提出一种基于深度图像的人体行为识别改进算法。首先,将深度图像投影到三个正交的笛卡尔平面坐标系上获得深度运动图;然后,在深度运动... 近年来,人体行为识别已成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。为避免传统RGB图像受光照干扰的不足,提出一种基于深度图像的人体行为识别改进算法。首先,将深度图像投影到三个正交的笛卡尔平面坐标系上获得深度运动图;然后,在深度运动图上训练三个方向的卷积神经网络模型;最后,把测试集深度运动图的识别概率进行平均值输出。所提算法在MSR Action3D数据库进行实验,实验结果表明该算法有着较高的识别率,验证该算法模型的有效性。 展开更多
关键词 人体行为识别 深度图像 深度运动图 卷积神经网络
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Creating Autonomous, Perceptive and Intelligent Virtual Humans in a Real-Time Virtual Environment
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作者 刘渭滨 周亮 +2 位作者 邢薇薇 刘幸奇 袁保宗 《Tsinghua Science and Technology》 SCIE EI CAS 2011年第3期233-240,共8页
Creating realistic virtual humans has been a challenging objective in computer science research for some time. This paper describes an integrated framework for modeling virtual humans with a high level of autonomy. Th... Creating realistic virtual humans has been a challenging objective in computer science research for some time. This paper describes an integrated framework for modeling virtual humans with a high level of autonomy. The framework seeks to reproduce human-like believable behavior and movement in virtual humans in a virtual environment. The framework includes a visual and auditory information perception module, a decision network based behavior decision module, and a hierarchical autonomous motion control module. These cooperate to model realistic autonomous individual behavior for virtual humans in real-time interactive virtual environments. The framework was tested in a simulated virtual environment system to demonstrate the ability of the framework to create autonomous, perceptive and intelligent virtual humans in real-time virtual environments. 展开更多
关键词 virtual human autonomous behavior motion planning obstacle avoidance character animation behavior decision
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