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为了快速准确地输出各种工作姿势风险评估结果,提出采用Kinect v2与卷积神经网络识别人体各关节角度,并输出标准姿势风险的评估得分。首先使用亚像素角点提取的棋盘标定算法标定Kinect两个摄像头,其次使用改进后的双边滤波对深度图像去噪,使用卷积神经网络识别人体关节二维位置,结合深度信息获取实际三维坐标并计算人体关节角度,最后输出姿势风险评估得分。通过两种实验分别验证了提出的Kinect角度识别与姿势评估的准确性,表明该方法关节角度识别与姿势风险评估的准确率均较高,是一种低成本、高可靠性的姿势评价方法,具有一定的科学意义和工程应用价值。 相似文献
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针对增大视觉码书在提高图像全局描述符——局部特征聚合描述符(VLAD)精度的同时会增加VLAD存储开销的问题,提出一种基于2层结构层次视觉码书生成残差增强的图像全局描述符EVLAD.离线码书生成阶段,首先通过K-means算法生成第1层视觉码书,然后基于量化残差最小化原则非均匀地生成第2层各视觉子码书.在线EVLAD生成阶段,图像局部特征首先面向细粒度的第2层视觉子码书生成量化残差;然后面向第1层视觉码书进行聚集生成各子向量,EVLAD即为各子向量的串联结果,为了抑制特征空间爆发现象,各子向量和串联结果分别进行了L_2归一化.实验结果表明, EVLAD精度优于VLAD和其他各种改进方法. 相似文献
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高压输电线的弧垂是线路设计和运行的重要指标,关系到线路的运行安全,必须控制在设计规定的范围内。输电线弧垂测量是国内外电力部门和研究机构的重点研究内容。基于无人机多角度采集序列航拍图像,光束平差法优化和建立立方体网格点阵模型,获得输电线在实体空间的线路参数,实现弧垂的测量。实验结果表明,该方法成本低、效率高、安全可靠,适合在复杂的地理条件下应用,测量精度也能满足监测需要。 相似文献