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题名基于Yolopose的挖掘机检测与工作状态识别
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作者
黄健
赵小飞
王虎
胡其胜
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机构
西安科技大学通信与信息工程学院
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出处
《计算机系统应用》
2024年第2期299-307,共9页
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基金
陕西省重点研发计划(2023-YBGY-255)。
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文摘
针对光缆、高压油气管道等地下基础设施周边容易受到挖掘机的野蛮入侵问题.本文提出了一种结合Yolopose和多层感知机的挖掘机检测与工作状态判别方法.首先,设计了基于Yolopose的挖掘机6点姿势的提取网络Yolopose-ex;其次,利用Yolopose-ex模型提取视频中挖掘机工作姿态的变化信息,构建了挖掘机的工作状态特征向量(MSV);最后,利用深度学习算法多层感知机(multilayer perceptron,MLP)分析了视频中的挖掘机的工作状态.实验结果表明,所提出的方法克服了复杂背景难以识别的问题,对挖掘机工作状态识别准确率达到了96.6%,具有较高的推理速度和泛化能力.
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关键词
挖掘机
yolopose
姿势估计
工作状态识别
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Keywords
excavator
yolopose
pose estimation
working state discrimination
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分类号
TU621
[建筑科学—建筑技术科学]
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YOLOPose的人体姿态估计轻量级网络
被引量：1
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作者
王红霞
李枝峻
顾鹏
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机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《沈阳理工大学学报》
CAS
2023年第6期10-16,共7页
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基金
辽宁省自然科学基金指导计划项目(2022-MS-276)。
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文摘
为解决人体姿态估计模型在提升预测精度时参数量和计算量增多导致模型运行效率低下的问题,在YOLOPose模型基础上设计出一种轻量级人体姿态估计网络MWE-YOLOPose。选择轻量级MobileNetV3网络重新构建骨干网络,保持特征丰富性同时加快特征提取速度;调整特征融合层通道数并添加ECA注意力机制进行跨通道交互,实现模型轻量化与准确度的平衡;引用WIOUV2损失函数降低几何因素的惩罚,增强模型的鲁棒性和泛化能力。实验结果显示,在OC_Human数据集上,改进后模型对比原始YOLOPose模型,在保持一定准确度的情况下,模型参数量和计算量分别降低86.8%和71.2%,有效降低了模型运算复杂度。
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关键词
人体姿态估计
yolopose
MobileNetV3
WIOUV2
ECA注意力机制
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Keywords
human pose estimation
yolopose
MobileNetV3
WIOUV2
ECA attention mechanism
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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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