基于深度学习的人体姿态估计方法综述

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。     

城市天然气门站流量计量系统设计

以郑州市天然气门站为例,论述了天然气门站流量计量系统的设计原则、设计方案、设备选用、数据采集与通信。     

基于人体关节点数据的攻击性行为识别

针对人体攻击性行为识别问题，提出一种基于人体关节点数据的攻击性行为识别方法。首先，利用OpenPose获得单帧图像中的人体关节点数据，并通过最近邻帧特征加权法和分段多项式回归完成由人体自遮挡和环境因素所导致缺失值的补全；然后，对每个人体定义动态"安全距离"阈值，如果两人真实距离小于阈值，则构建行为特征矢量，其中包括帧间人体重心位移、人体关节旋转角角速度和发生交互时的最小攻击距离等；最后，提出改进的LightGBM算法w-LightGBM，并对攻击性行为进行识别。采用公共数据集UT-interaction对所提出的攻击性行为分类识别方法进行测试实验，准确率达到95.45%。实验结果表明，所提方法能够有效识别各种角度的攻击性行为。     

非对称双MOSFET器件

FDMS36xxS系列器件在PQFN封装中结合了控制和同步MOSFET,以及一个肖特基体二极管。这些器件的开关节点已获内部连接,能够轻易进行同步降琏转换器的布局和走线。     

垂直园林——法国馆

法国馆位于上海世博会C片区，法国总统萨科齐从来自全球49个建筑设计团队的备选方案中钦点了由法国建筑师雅克·菲利耶（Jacques Ferrier）设计，寓意“感性城市”的方案：一幢漂浮在水面上的白色建筑.     

基于深度图像的人体动作识别方法

为解决人体动作识别中的复杂背景和自遮挡问题,对深度图像进行研究,从深度图像中获取20个人体骨架关节点,在此基础上将动作时间序列的关节角度变化作为人体运动的特征模型。通过改进的动态时间规整算法计算不同动作之间关节角度变化序列的相似性,进行动作识别,以缓解传统DTW算法病态校准的问题。将识别方法在采集的动作数据库和MSR Action3D数据进行验证,实验结果表明,该方法能达到90%以上的识别率。     

高可靠性应急备选路径启发式搜索算法

灾前规划备选路径是减少灾后反应时间、避免灾后次生灾害的有效方法.在路径合理性及共同失效(阻断)的约束条件下,借助路段静态旅行时间的估计及可靠性分析,采用启发式搜索方法进行可部分路段重叠的合理备选路集的构建.通过路径搜索中对高风险路段加权进行有效规避,可得到高可靠性的备选路径集合.通过实例说明了该方法的有效性.     

一种基于SVM的VoIP网关节点识别方法

针对互联网中常见的VoIP语音网关,重点从呼叫及语音数据流特征的选取出发,提出了一种基于SVM的VoIP网关节点识别方法,并利用真实网络数据对其进行了测试。结果表明,该方法能使待识别数据的时段规律和周期性得到较好体现,识别准确率高,适用于对不同VoIP的语音网关节点进行识别。     

DTC与MPTC自适应切换的表贴式永磁同步电机控制策略

针对传统表贴式永磁同步电机(SPMSM)模型预测转矩控制(MPTC)备选电压矢量数目多,计算负担较大等问题,将传统MPTC的7个备选电压矢量精简为1个由开关表输出的电压矢量和1个零电压矢量。仿真结果表明:该控制策略可有效减小转矩脉动和平均开关频率,消除了转速阶跃下的磁链脉动,并将MPTC的运算次数降低到2次或者0次,减少了系统的运算负担。为了进一步提升系统动态特性,提出根据系统状态将直接转矩控制(DTC)与MPTC自适应切换控制的策略。系统处于稳态时,采用基于开关表的MPTC;系统处于动态时,采用DTC。仿真结果表明:该策略结合了MPTC和DTC的优点,在保持控制效果的同时,提高了转矩动态响应,消除了动态下磁链脉动。