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结合单目视觉成像和深度测量的行为检测研究
1
作者
包林霞
王云良
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期196-202,共7页
人体行为自动检测技术易受成像角度、环境因素的影响,造成检测准确性下滑,结合单目视觉和深度传感器提出了一种新的行为检测技术。首先筛选出人体行为相关的关键帧,以解决行为速度不统一的问题;结合卷积神经网络特征和幅度直方图作为行...
人体行为自动检测技术易受成像角度、环境因素的影响,造成检测准确性下滑,结合单目视觉和深度传感器提出了一种新的行为检测技术。首先筛选出人体行为相关的关键帧,以解决行为速度不统一的问题;结合卷积神经网络特征和幅度直方图作为行为描述符;利用对抗网络实现人体行为的域适应迁移学习,解决单目视觉成像角度偏差的问题。在公开的行为检测数据集上完成了验证实验,结果显示该技术提高了行为检测的性能,并能有效改善单目视觉成像角度差异所导致的检测性能衰减问题。
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关键词
自动行为检测
单目
视觉
成像
人工智能技术
深度神经网络
迁移学习
原文传递
题名
结合单目视觉成像和深度测量的行为检测研究
1
作者
包林霞
王云良
机构
常州机电职业技术学院信息工程学院
江苏省物联网与制造业信息化工程技术研究中心
出处
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期196-202,共7页
基金
常州市工业互联网数据智能技术重点实验室资助(CM20183002)。
文摘
人体行为自动检测技术易受成像角度、环境因素的影响,造成检测准确性下滑,结合单目视觉和深度传感器提出了一种新的行为检测技术。首先筛选出人体行为相关的关键帧,以解决行为速度不统一的问题;结合卷积神经网络特征和幅度直方图作为行为描述符;利用对抗网络实现人体行为的域适应迁移学习,解决单目视觉成像角度偏差的问题。在公开的行为检测数据集上完成了验证实验,结果显示该技术提高了行为检测的性能,并能有效改善单目视觉成像角度差异所导致的检测性能衰减问题。
关键词
自动行为检测
单目
视觉
成像
人工智能技术
深度神经网络
迁移学习
Keywords
automatic behavior detection
monocular vision imaging
artificial intelligence technique
deep neural networks
transfer learning
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合单目视觉成像和深度测量的行为检测研究
包林霞
王云良
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021
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