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基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络,直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序,并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面,对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍,从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素,包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系,甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述,清晰地呈现出该领域的发展脉络。 相似文献
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针对电站锅炉回转式空气预热器运行时上下表面不可见的问题,本文提出了一种视频监控与故障分析系统,可直接监测转子表面情况。该系统通过视频监控获取图像,结合改进的Retinex算法对其进行处理,实现了以下2个功能:1)能分析积灰程度以判断转子堵塞 情况;2)与温度场融合实时显示转子表面热点分布以预防二次燃烧。该系统已应用于某600 MW机组,实现了在热态环境下对空气预热器转子积灰程度、热点分布、堵塞程度的估算与可视化,大大提高了空气预热器运行的可靠性。 相似文献
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《武汉大学学报(工学版)》2020,(2):132-138
传统方法对小样本下的岩土抗剪强度参数估计区间较宽,会导致工程设计偏于保守,为此,提出一种考虑测量数据统计不确定性的边坡可靠度分析Bootstrap-BC_a法。该方法在Bootstrap的基础上加入偏差修正量■和加速量a,进一步校正了置信区间的端点值,提高了估计精度。在保证样本容量和变异性一致的条件下,对比分析Bootstrap-BC_a法和Bootstrap法在95%置信水平下的置信区间以及相对应的安全系数估计值。结果表明:Bootstrap-BC_a法能够有效收窄区间宽度且保证率下限值更趋近实际值;Bootstrap-BC_a法计算所得边坡安全系数均值相对较大,离散型更小,且与样本容量成正比,与安全系数方差成反比;3种变异水平的安全系数均值都随着样本容量n的增大而增大,而安全系数方差则逐渐减小,且大变异水平下计算所得安全系数均值更大。 相似文献
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在系统常值误差未知的情况下对线性时变随机系统误差协方差进行估计的新方法。该方法通过构造一个新的时间序列,其协方差由未知参数的线性组合组成,然后用递推最小二乘法来计算新序列的协方差,该方法并不需要任何关于噪声的先验知识。从仿真结果来看达到了满意的效果。 相似文献
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介绍了下行链路中基于循环前缀的单载波直接序列扩频技术(CP/CDMA)。这种技术结合了多载波系统中的循环前缀和频域均衡,具有较低的复杂度。同时保留了单载波系统发射端复杂度低的优点。在时变信道中,利用基于辅助数据的信道估计方法,即每隔一定帧数的数据帧发送一帧训练序列来估计信道。在仿真中使用了信道编码。 相似文献
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