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基于智能手机感知的人体运动状态深度识别 被引量:6
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作者 殷晓玲 夏启寿 +2 位作者 陈晓江 何娟 陈峰 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期43-50,共8页
为提高智能手机对人体运动状态识别的准确率,提出一种基于并联卷积神经网络(PCNN)的深度识别方法.首先,使用三维数据矩阵规范传感器数据输入格式;其次,使用2个PCNN分别对人体运动的加速度传感器和陀螺仪数据进行卷积和池化操作,实现部... 为提高智能手机对人体运动状态识别的准确率,提出一种基于并联卷积神经网络(PCNN)的深度识别方法.首先,使用三维数据矩阵规范传感器数据输入格式;其次,使用2个PCNN分别对人体运动的加速度传感器和陀螺仪数据进行卷积和池化操作,实现部分权重共享;最后,在全连接层对两组卷积神经网络进行合并,并使用softmax函数对人体运动状态进行分类.实验结果表明,采用该方法可以从传感器原始数据中提取人体运动状态的深层特征,与传统的机器学习方法相比较,提高了运动状态的识别率. 展开更多
关键词 运动状态 深度识别 智能手机 并联卷积神经网络
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基于辅助光源的原煤仓煤位测量方法研究 被引量:6
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作者 韩晓娟 徐燕 徐寿臣 《现代电力》 2001年第1期47-51,共5页
以图像处理技术为基础 ,探讨了深度获取的基本方法 ,选取原煤仓煤位作为监测对象 ,提出用辅助光源法来实现煤仓煤位信息的监测 ,给出了辅助光源法获取深度信息的算法公式。通过理论分析和计算 ,结果表明所识别的煤位高度信息可为输煤程... 以图像处理技术为基础 ,探讨了深度获取的基本方法 ,选取原煤仓煤位作为监测对象 ,提出用辅助光源法来实现煤仓煤位信息的监测 ,给出了辅助光源法获取深度信息的算法公式。通过理论分析和计算 ,结果表明所识别的煤位高度信息可为输煤程控系统提供关键的控制依据 ,为电厂运行提供一种可直观显示、具有智能判断特性的煤位测量方法。 展开更多
关键词 原煤仓 煤位测量 深度识别 边缘检测 光源 计算机视觉 发电厂
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机器人智能抓取未知目标位置深度识别仿真 被引量:4
3
作者 高云 彭炜 周建慧 《计算机仿真》 北大核心 2021年第8期376-380,共5页
针对当前机器人智能抓取未知目标位置识别方法未考虑目标轮廓图像特征融合,导致复杂环境中识别效果较差,定位误差较大,目标位置识别率较低的问题,提出机器人智能抓取未知目标位置深度识别方法。利用40层的深度残差网络识别模型检测未知... 针对当前机器人智能抓取未知目标位置识别方法未考虑目标轮廓图像特征融合,导致复杂环境中识别效果较差,定位误差较大,目标位置识别率较低的问题,提出机器人智能抓取未知目标位置深度识别方法。利用40层的深度残差网络识别模型检测未知目标,通过训练获取未知目标的类别属性信息后,随机确定抓取目标,并计算确定目标的当前图像特征,融合当前特征与期望特征,利用滑模控制逻辑设计视觉控制器,通过视觉滑模定位控制律,控制机器人实行抓取运动,完成未知目标位置的定位识别。实验结果表明,所提方法在未知目标处于不同复杂环境中的目标位置识别率较高,且能够有效减小定位误差,具备较好的识别效果。 展开更多
关键词 机器人 智能抓取 未知目标位置 深度识别 深度残差网络 图像特征
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基于航磁垂向分量的深度识别技术研究与应用 被引量:1
4
作者 梁韧 郭华 +3 位作者 郑强 韩松 段然 刘浩军 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2020年第4期1410-1414,共5页
本文提出了一种基于航磁垂向分量数据提取磁性场源体深度的方法.从垂直磁化条件下球体模型垂向分量的正演理论出发,给出了利用垂向分量极大值获取异常体埋深的关系式,并在此基础上推导了约束条件下垂向分量深度识别关系式.该关系式简化... 本文提出了一种基于航磁垂向分量数据提取磁性场源体深度的方法.从垂直磁化条件下球体模型垂向分量的正演理论出发,给出了利用垂向分量极大值获取异常体埋深的关系式,并在此基础上推导了约束条件下垂向分量深度识别关系式.该关系式简化了场源深度识别的复杂度,充分利用先验信息且无需进行复杂反演运算,能够较为精确地计算异常体的埋深,为磁性场源体深度的提取提供了一种新的解决方案.理论模型试验证明,利用本文提出的深度识别方法进行深度估算的相对误差绝对值均小于1%,相较于常规的垂向分量极大值方法具有更高的估算精度.将该方法应用于中国北部某地区实测航磁垂向分量数据,获取的深度结果与钻孔资料相一致,深度相对误差绝对值小于10%,验证了本文方法对于实际资料的有效性. 展开更多
关键词 航磁 垂向分量 深度识别 埋深
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基于卷积神经网络的人工智能烧伤深度识别模型的建立及测试效果 被引量:10
5
作者 何志友 王元 +7 位作者 张丕红 左克 梁鹏飞 曾纪章 周思拓 郭乐 黄眽韬 崔旭 《中华烧伤杂志》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1070-1074,共5页
目的建立基于卷积神经网络的人工智能烧伤深度识别模型并测试其效果。方法在本诊断试验评价研究中,收集中南大学湘雅医院(下称笔者单位)2010年1月—2019年12月收治的符合入选标准的221例烧伤患者伤后48 h内创面照片484张,采用随机数字... 目的建立基于卷积神经网络的人工智能烧伤深度识别模型并测试其效果。方法在本诊断试验评价研究中,收集中南大学湘雅医院(下称笔者单位)2010年1月—2019年12月收治的符合入选标准的221例烧伤患者伤后48 h内创面照片484张,采用随机数字编号。采用图像查看软件圈出目标创面,由笔者单位烧伤整形科3名具有5年以上专科工作经验的主治医师判断烧伤深度,用不同颜色标记浅Ⅱ度、深Ⅱ度或Ⅲ度烧伤后,按224×224像素的尺寸切割得到完整大小的图像块5637张。采用图片生成器将3种深度烧伤图像块均扩充至10000张后,将每种烧伤深度图像块按7.0∶1.5∶1.5比例分为训练集、验证集和测试集。在Keras 2.2.4 Python 2.8.0版本下,采用卷积神经网络中的残差网络ResNet-50构建人工智能烧伤深度识别模型,输入训练集进行训练,利用验证集对模型进行调整、优化。利用测试集测试构建的模型识别各类烧伤深度的准确率,计算精确率、召回率及F1指数;通过降维工具tSNE将测试结果降维可视化生成二维tSNE云图,观察各类烧伤深度分布情况;根据模型对3种烧伤深度识别的敏感度及特异度,绘制出相应受试者工作特征(ROC)曲线,计算ROC曲线下面积。结果(1)经测试集测试,人工智能烧伤深度识别模型识别浅Ⅱ度、深Ⅱ度、Ⅲ度烧伤的精确率分别为84%(1095/1301)、81%(1215/1499)、82%(1395/1700),召回率分别为73%(1095/1500)、81%(1215/1500)、93%(1395/1500),F1指数分别为0.78、0.81、0.87。(2)tSNE云图显示,人工智能烧伤深度识别模型测试集测试结果中不同烧伤深度之间总体重叠较少,其中浅Ⅱ度与深Ⅱ度、深Ⅱ度与Ⅲ度烧伤之间重叠相对较多,而浅Ⅱ度与Ⅲ度烧伤之间重叠相对较少。(3)人工智能烧伤深度识别模型识别3种烧伤深度的ROC曲线下面积均≥0.94。结论采用ResNet-50网络建立的人工智能烧伤深度识别模型可较准� 展开更多
关键词 烧伤 早期诊断 人工智能 卷积神经网络 残差网络 烧伤深度识别
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多种混合格式CAD水深数据的智能识别提取
6
作者 刘小喜 何易 《上海国土资源》 2024年第2期157-160,170,共5页
在CAD水深测量成果图中,水深往往以分离的文本方式标注,其整数、小数、小数点、负号等各部分相互分离且形式多样,这给水深信息提取工作带来了很大的困难。本文基于空间数据关联规则挖掘思想,建立空间布局拓扑表,采用人工神经网络学习和... 在CAD水深测量成果图中,水深往往以分离的文本方式标注,其整数、小数、小数点、负号等各部分相互分离且形式多样,这给水深信息提取工作带来了很大的困难。本文基于空间数据关联规则挖掘思想,建立空间布局拓扑表,采用人工神经网络学习和分类识别方法,智能识别和提取水深数据。此方法无需预先指定格式及其他参数,创新性实现了多种混合格式水深数据的自动化、智能化识别提取,且准确率高、速度快,在工程领域具有一定应用前景和推广价值。 展开更多
关键词 水深数据识别 模式识别 BP神经网络 CAD水深测图 海图水深
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条形状精细纹理的触觉感知深度识别阈值 被引量:1
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作者 张守胜 庄滕飞 +2 位作者 方星星 朱华 唐玮 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期135-145,共11页
触觉对人类感知外部世界起着重要作用,但是由于触觉机制复杂、涉及的感知单元众多,因此人类对触觉的认识依然有限。该文利用认知行为学、摩擦学和脑电图法基于皮肤的“感”和大脑的“知”系统研究了条形状精细纹理触觉感知深度识别阈值... 触觉对人类感知外部世界起着重要作用,但是由于触觉机制复杂、涉及的感知单元众多,因此人类对触觉的认识依然有限。该文利用认知行为学、摩擦学和脑电图法基于皮肤的“感”和大脑的“知”系统研究了条形状精细纹理触觉感知深度识别阈值涉及的摩擦振动特征和大脑触感激活反应,通过单通道触感神经元群模型初步验证了纹理刺激强度和神经元兴奋性对触觉感知的影响。结果显示:随着纹理深度的增大,手指触摸的形变摩擦比例增大,人对纹理的主观感知增加,纹理识别正确率提高,人的平均触觉感知深度识别阈值为11.60μm;纹理深度与载荷指数、振动信号最大幅值、递归参数熵、最长竖直线段长度、脑电(EEG)信号P300成分幅值的峰值均呈显著正相关关系,与P300成分的潜伏期呈显著负相关关系;当纹理深度超过触觉感知深度识别阈值后,触摸振动信号的频谱幅值和非线性特征参数显著增大,振动信号主频增大到Pacini小体的最佳感知频率范围,振动信号系统从稳态模式转变为突变模式,大脑脑区的激活强度和面积增大,大脑的神经元活动以及大脑对触感信息的加工强度显著增强,触觉识别速度显著提高;单通道触感神经元群模型可有效模拟真实脑电信号,神经元群的兴奋度越高,触感越强,则脑电信号的频谱主频越小、幅值越大。 展开更多
关键词 精细纹理 摩擦振动 脑电(EEG) 触觉感知深度识别阈值 单通道神经元群模型
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基于软信息的CCSDS标准RS码识别算法
8
作者 汤文博 王方刚 +1 位作者 刘钰 王宏宇 《无线电工程》 北大核心 2023年第3期577-583,共7页
针对实际工程应用中的里德-所罗门(Reed-Solomon,RS)编码识别问题,根据国际空间数据系统咨询委员会(Consultative Committee for Space Data Systems,CCSDS)标准,提出了基于软信息的低复杂度缩短交织RS编码识别算法。利用码字同步算法... 针对实际工程应用中的里德-所罗门(Reed-Solomon,RS)编码识别问题,根据国际空间数据系统咨询委员会(Consultative Committee for Space Data Systems,CCSDS)标准,提出了基于软信息的低复杂度缩短交织RS编码识别算法。利用码字同步算法对码字起点和缩短长度进行识别,利用接收到的RS码字计算基于校正子后验概率对数似然比平均值的编码识别特征,对码字的交织深度进行识别;进而利用识别所得的RS码交织深度和缩短长度对接收码字进行解交织和码字填充,识别RS码生成多项式。仿真结果表明,所提算法在信噪比为6.1 dB时正确识别概率即可大于90%,相较传统硬判决识别算法和基于伽罗华域快速傅里叶变换(Galois Field Fourier Transform,GFFT)的谱累积量算法均有显著的性能提升。 展开更多
关键词 里德-所罗门码 CCSDS 交织深度识别 缩短长度识别 软信息
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荒铣加工轴向切深识别方法
9
作者 魏忠斌 赵慧娟 《制造技术与机床》 北大核心 2018年第12期119-121,126,共4页
铸造、锻造等毛坯工件荒铣加工时,加工余量均匀性较低,分布随机性较大,因此荒铣加工参数很难优化,导致刀具寿命较短、加工效率较低。通过对螺旋铣削力建模和铣削加工过程刀齿啮切状态研究,采用Matlab分析了切削力峰值和切削力平均值随... 铸造、锻造等毛坯工件荒铣加工时,加工余量均匀性较低,分布随机性较大,因此荒铣加工参数很难优化,导致刀具寿命较短、加工效率较低。通过对螺旋铣削力建模和铣削加工过程刀齿啮切状态研究,采用Matlab分析了切削力峰值和切削力平均值随轴向切深的变化规律,提出一种基于在线监测铣削力信号的轴向切深识别方法,最后,通过实际的加工实验验证了所提出的轴向切深识别方法,为荒铣加工参数优化提供了理论基础。 展开更多
关键词 螺旋铣削 轴向切深识别 在线监测 切削力
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基于机器学习的人体动作深度信息识别方法研究 被引量:5
10
作者 孙桂煌 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2020年第1期37-40,共4页
为了实现人体动作的准确检测识别,提出基于机器学习的人体动作深度信息识别方法,构建人体动作的三维图像采集模型,建立人体动作三维重建图像的表面结构重构模型,结合模糊度特征提取方法对人体动作三维重建图像进行多尺度分解,采用三维... 为了实现人体动作的准确检测识别,提出基于机器学习的人体动作深度信息识别方法,构建人体动作的三维图像采集模型,建立人体动作三维重建图像的表面结构重构模型,结合模糊度特征提取方法对人体动作三维重建图像进行多尺度分解,采用三维空间结构重组的方法进行人体动作细节特征识别,建立人体动作图像的多维分割模型;采用机器学习算法进行人体动作的细节特征分类识别,建立人体动作深度信息的提取和分类模型,在机器算法下实现人体动作的深度信息检测和多维识别。仿真结果表明,采用该方法进行人体动作深度信息识别的准确度较高,特征分辨力较好,具有很好的人体动作信息检测和辨识能力。 展开更多
关键词 机器学习 人体动作 深度信息识别 检测
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基于机器学习的人体动作深度信息识别方法研究 被引量:3
11
作者 孙桂煌 《长春大学学报》 2020年第4期16-20,共5页
提出了基于机器学习的人体动作深度信息识别方法,构建人体动作的三维图像采集模型,建立人体动作三维重建图像的表面结构重构模型。结合模糊度特征提取方法对人体动作三维重建图像进行多尺度分解,采用三维空间结构重组的方法进行细节特... 提出了基于机器学习的人体动作深度信息识别方法,构建人体动作的三维图像采集模型,建立人体动作三维重建图像的表面结构重构模型。结合模糊度特征提取方法对人体动作三维重建图像进行多尺度分解,采用三维空间结构重组的方法进行细节特征识别,建立图像的多维分割模型。采用机器学习算法进行细节特征分类识别,建立人体动作深度信息的提取和分类模型,在机器算法下实现人体动作的深度信息检测和多维识别。仿真结果表明,该方法准确度较高,特征分辨力较好,具有很好的人体动作信息检测和辨识能力。 展开更多
关键词 机器学习 人体动作 深度信息识别 检测
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基于机器学习的人体动作深度信息识别方法分析 被引量:2
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作者 吕颍颍 《自动化应用》 2023年第5期149-151,154,共4页
本文分析和探索了机器学习的人体动作深度信息识别方法,先探究了人体动作深度信息识别,再分析了人体动作深度信息识别方法,最后对机器学习的人体动作深度信息识别方法的优化措施提出了一些简单的建议与意见。
关键词 机器学习 人体动作 深度信息识别方法
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用于深度图内3—D物体识别的表面特性
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作者 杨敬安 张奠成 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1990年第3期58-63,共6页
本文以精确的数学形式重新定义深度图物体的识别为广义道集合映射。由于怎样有效地计算此类映射还没有通用的理论,因此,我们提出基于物体表面特性和表面匹配的计算理论。此理论对深入研究与分析深度图物体识别是十分有用的。
关键词 深度图 物体识别 广义逆集映射
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