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面向AR沙盘异地协同标绘的动作重构技术
被引量：
2
1
作者
李维浩
姚世明
+1 位作者
李蔚清
苏智勇
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期1298-1303,1320,共7页
为真实再现增强现实环境下全息沙盘异地协同标绘的交互过程,提出了一种基于视频的异地协同标绘动作重构技术.使用单目RGB相机采集作业人员的实时视频信息,基于YOLO实现多人检测,并确定作业人员在三维空间中的相对位置关系;基于改进的Res...
为真实再现增强现实环境下全息沙盘异地协同标绘的交互过程,提出了一种基于视频的异地协同标绘动作重构技术.使用单目RGB相机采集作业人员的实时视频信息,基于YOLO实现多人检测,并确定作业人员在三维空间中的相对位置关系;基于改进的ResNet网络对检测到的每个作业人员进行关节点的三维位置预测;然后将估算出的本地作业人员的关节位置实时传送到异地,经过逆向运动学及低通滤波器的优化驱动虚拟化身的运动.实验结果表明,能够准确地再现异地作业人员的标绘动作,满足实际应用需求.
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关键词
协同标绘
多
人
检测
ResNet
三维姿态估计
动作重构
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职称材料
复杂环境下课堂多人状态检测算法研究
被引量：
6
2
作者
冯文宇
张宇豪
+2 位作者
张堃
费敏锐
徐胜
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期53-62,共10页
新冠肺炎疫情背景下课堂多人佩戴口罩及姿态识别问题,提出了基于YOLO和OpenPose模型的课堂多人状态检测算法。提出的Efficient-YOLO模型,通过采用CBAM注意力模块、SPNET-NEW模块,解决了多人遮挡和无规则化目标的口罩佩戴检测精度问题。...
新冠肺炎疫情背景下课堂多人佩戴口罩及姿态识别问题,提出了基于YOLO和OpenPose模型的课堂多人状态检测算法。提出的Efficient-YOLO模型,通过采用CBAM注意力模块、SPNET-NEW模块,解决了多人遮挡和无规则化目标的口罩佩戴检测精度问题。此外,提出了一种轻量化的Class-OpenPose模型检测学生上课姿态,该算法在OpenPose模型基础上,使用ShuffleNetV2-NEW对传统模型在底层特征提取方面进行改进,实现了复杂环境下关键姿态点的实时准确检测。实验表明,在课堂多人异常状态检测任务中,Class-OpenPose模型平均准确率高于传统模型,为79.0%,检测速度达到13.5 F/s;Efficient-YOLO口罩识别模型达到83.1%的平均准确率,检测时间仅需31.54 ms,为课堂学生状态检测提供了不错的算法思路。
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关键词
多
人
异常
检测
姿态识别
口罩识别
YOLO模型
OpenPose模型
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职称材料
深度学习的多尺度多人目标检测方法研究
被引量：
11
3
作者
刘云
钱美伊
+1 位作者
李辉
王传旭
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第6期172-179,共8页
深度学习具有自主学习目标特征、识别率高、鲁棒性强等优点,当前基于深度学习的人体目标检测方法不能有效地适应目标的尺度变化。针对上述问题,提出多尺度多人的目标检测方法,将FPN特征金字塔分别与Faster R-CNN网络的两个阶段结合,同时...
深度学习具有自主学习目标特征、识别率高、鲁棒性强等优点,当前基于深度学习的人体目标检测方法不能有效地适应目标的尺度变化。针对上述问题,提出多尺度多人的目标检测方法,将FPN特征金字塔分别与Faster R-CNN网络的两个阶段结合,同时,平衡RPN阶段产生的正负锚点的数量比例,并采用了更适合的锚点纵横比,对原始网络进行了一系列的优化。在标准数据集PETS 2009、Caltech和INRIA上的实验结果表明,提出的检测方法性能优于主流深度学习目标检测算法。
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关键词
深度学习
多
尺度
多
人
目标
检测
Faster
R-CNN网络
FPN网络
RPN网络
锚点
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职称材料
题名
面向AR沙盘异地协同标绘的动作重构技术
被引量：
2
1
作者
李维浩
姚世明
李蔚清
苏智勇
机构
南京理工大学自动化学院
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期1298-1303,1320,共7页
基金
“十三五”装备预研资助项目(61409230104,315100104,41401010203)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(30918012203)
上海航天科技创新基金资助项目(SAST2019009)
文摘
为真实再现增强现实环境下全息沙盘异地协同标绘的交互过程,提出了一种基于视频的异地协同标绘动作重构技术.使用单目RGB相机采集作业人员的实时视频信息,基于YOLO实现多人检测,并确定作业人员在三维空间中的相对位置关系;基于改进的ResNet网络对检测到的每个作业人员进行关节点的三维位置预测;然后将估算出的本地作业人员的关节位置实时传送到异地,经过逆向运动学及低通滤波器的优化驱动虚拟化身的运动.实验结果表明,能够准确地再现异地作业人员的标绘动作,满足实际应用需求.
关键词
协同标绘
多
人
检测
ResNet
三维姿态估计
动作重构
Keywords
collaborative plotting
multi-person detection
ResNet
3D pose estimation
motion reconstruction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
复杂环境下课堂多人状态检测算法研究
被引量：
6
2
作者
冯文宇
张宇豪
张堃
费敏锐
徐胜
机构
南通大学电气工程学院
南通大学张謇学院
上海大学机电工程与自动化学院
南通职业大学电子信息工程学院
华东理工常熟研究院有限公司
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第6期53-62,共10页
基金
国家自然基金重点项目(61633016)
江苏省高校自然基金(18KJB510038)
+1 种基金
江苏省333工程可研项目(BRA2018218)
国家级大学生创新创业训练计划资助项目(202010304065Z)资助。
文摘
新冠肺炎疫情背景下课堂多人佩戴口罩及姿态识别问题,提出了基于YOLO和OpenPose模型的课堂多人状态检测算法。提出的Efficient-YOLO模型,通过采用CBAM注意力模块、SPNET-NEW模块,解决了多人遮挡和无规则化目标的口罩佩戴检测精度问题。此外,提出了一种轻量化的Class-OpenPose模型检测学生上课姿态,该算法在OpenPose模型基础上,使用ShuffleNetV2-NEW对传统模型在底层特征提取方面进行改进,实现了复杂环境下关键姿态点的实时准确检测。实验表明,在课堂多人异常状态检测任务中,Class-OpenPose模型平均准确率高于传统模型,为79.0%,检测速度达到13.5 F/s;Efficient-YOLO口罩识别模型达到83.1%的平均准确率,检测时间仅需31.54 ms,为课堂学生状态检测提供了不错的算法思路。
关键词
多
人
异常
检测
姿态识别
口罩识别
YOLO模型
OpenPose模型
Keywords
multi-people anomaly detection
gesture recognition
mask recognition
YOLO model
OpenPose
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TH89 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
深度学习的多尺度多人目标检测方法研究
被引量：
11
3
作者
刘云
钱美伊
李辉
王传旭
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第6期172-179,共8页
基金
国家自然科学基金（No.61702295,No.61672305）
山东省重点研发计划（No.2017GGX10127）
文摘
深度学习具有自主学习目标特征、识别率高、鲁棒性强等优点,当前基于深度学习的人体目标检测方法不能有效地适应目标的尺度变化。针对上述问题,提出多尺度多人的目标检测方法,将FPN特征金字塔分别与Faster R-CNN网络的两个阶段结合,同时,平衡RPN阶段产生的正负锚点的数量比例,并采用了更适合的锚点纵横比,对原始网络进行了一系列的优化。在标准数据集PETS 2009、Caltech和INRIA上的实验结果表明,提出的检测方法性能优于主流深度学习目标检测算法。
关键词
深度学习
多
尺度
多
人
目标
检测
Faster
R-CNN网络
FPN网络
RPN网络
锚点
Keywords
deep learning
multi-scale and multi-human detection
Faster R-CNN network
FPN network
RPN network
anchor
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向AR沙盘异地协同标绘的动作重构技术
李维浩
姚世明
李蔚清
苏智勇
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
下载PDF
职称材料
2
复杂环境下课堂多人状态检测算法研究
冯文宇
张宇豪
张堃
费敏锐
徐胜
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021
6
下载PDF
职称材料
3
深度学习的多尺度多人目标检测方法研究
刘云
钱美伊
李辉
王传旭
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
11
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职称材料
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