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鉴于基于视频的人体行为识别中的视频流数据过于庞大,3D卷积核参数设置过多,存在训练时间较长,调参困难等问题,以3D卷积神经网络为基础,提出一种将3D卷积核拆分成空间域和时间域两种卷积核的神经网络结构。两种卷积核分别形成两个数据流进行交互,同时引入残差网络以优化网络结构,减少参数设置。将所提方法应用于两个行为识别数据集KTH和UCF101上进行训练验证,其行为识别准确率分别为96.2%和90.7%。结果表明,较改进前的神经网络框架,所提方法在保证动作识别准确度的前提下,训练速度提高了7.5%~7.8%。该方法可以有效降低深度学习进行行为识别的硬件要求,提高模型训练效率,并可以广泛应用于智能机器人领域。 相似文献
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在核电站中,存在辐照剂量高、结构环境复杂等问题,操作人员作业时不可避免地会受到核辐射照射,对操作人员生命安全带来极大威胁。针对上述问题,研制出作业于核环境下的核电站多功能水下打捞机器人。首先,对机器人进行运动学分析,分别求解出机械手的正逆运动学方程及奇异位形;在此基础上,考虑水阻力、附加质量力以及浮力的影响,建立了机器人的水动力学模型,对机器人复杂水下动力学问题进行描述;最后,根据理论分析研制出该机器人第3代工程样机,并通过核电站现场实验对该机器人进行实验验证。实验结果表明,核电站多功能水下打捞机器人能够快速准确的完成异物抓取作业,实现核环境下的水下异物搜索与异物打捞的设计目标。 相似文献
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对轮式悬架移动机械手进行动力学研究。综合考虑移动载体的线弹性-阻尼悬架和不平路面等工况,结合轮式悬架移动机械手的约束方程,提取了系统独立坐标变量和关联坐标变量,构建出包含构件坐标变量的轮式悬架移动载体的驱动力模型,建立了轮式悬架移动机械手动力学模型,采用数值仿真对比研究了不同载体移动速度、不同线弹性-阻尼悬架和不同路面对动力学模型的影响。研究结果表明,载体的移动速度对其沿垂直方向的波动的中心位置影响大,悬架刚度和路面扰动对移动载体沿垂直方向的波动范围、移动载体的倾角变化范围、移动载体的驱动力的变化范围均有影响。
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