自适应骨骼中心的人体行为识别算法

目的 基于3维骨架的行为识别研究在计算机视觉领域一直是非常活跃的主题,在监控、视频游戏、机器人、人机交互、医疗保健等领域已取得了非常多的成果。现今的行为识别算法大多选择固定关节点作为坐标中心,导致动作识别率较低,为解决动作行为识别中识别精度低的问题,提出一种自适应骨骼中心的人体行为识别的算法。方法 该算法首先从骨骼数据集中获取三维骨架序列,并对其进行预处理,得到动作的原始坐标矩阵;再根据原始坐标矩阵提取特征,依据特征值的变化自适应地选择坐标中心,重新对原始坐标矩阵进行归一化;最后通过动态时间规划方法对动作坐标矩阵进行降噪处理,借助傅里叶时间金字塔表示的方法减少动作坐标矩阵时间错位和噪声问题,再使用支持向量机对动作坐标矩阵进行分类。论文使用国际上通用的数据集UTKinect-Action和MSRAction3D对算法进行验证。结果 结果表明,在UTKinect-Action数据集上,该算法的行为识别率比HO3D J2算法高4.28%,比CRF算法高3.48%。在MSRAction3D数据集上,该算法比HOJ3D算法高9.57%,比Profile HMM算法高2.07%,比Eigenjoints算法高6.17%。结论 本文针对现今行为识别算法的识别率低问题,探究出问题的原因是采用了固定关节坐标中心,提出了自适应骨骼中心的行为识别算法。经仿真验证,该算法能有效提高人体行为识别的精度。     

基于惯性传感器的人体行为识别系统设计

为了准确识别人体行为，为医疗、游戏、智能产品等产业提供数据支持，设计了基于惯性传感器的人体行为识别系统，根据人体结构的关节模型选择其中的主要关节，佩戴惯性传感器采集人体行为信息，利用主成分分析法提取关键特征，采用SVM算法构建人体行为分类器。经过16种行为的测试验证，平均识别准确率为86.72%,对于幅度大区别明显的动作识别准确率可达到100%,为人体行为的智能识别提供了实用的解决方案。     

计算机控制系统在加热炉带温优化中的运用

为了提高加热炉的工作效率，将计算机控制系统作为设计基础，构建出完善的加热炉带温控制系统。采用模糊PID控制器作为加热炉带温控制系统的核心设备，该控制器可精准模拟操作工的操作经验，实现变设定值模糊PID控制器的设计，有利于提高加热炉带温的控制效果。利用Windows操作系统完成软件平台的开发，结合C#语言对系统控制画面进行编写，构建出完善的一体化软件。该系统可在未安装Matlab环境的情况下稳定运行，为系统的后期维护奠定基础。     

热风炉燃烧优化控制系统设计

为了达到热风炉的最佳燃烧状态，设计了热风炉燃烧优化控制系统。采用力控组态软件作为热风炉燃烧优化控制系统的核心设备，有利于提高系统的稳定性。利用C#语言对锅炉的动态寻优算法进行编写，实现热风炉燃烧状态的精准控制。将OPC通信技术作为系统的核心技术，并建立iFIX控制系统和优化控制系统之间的通信连接。为提高系统的控制精度，分别采用动态平PID和自寻优两种控制方式对热风炉进行优化。     

基于Matlab的电阻炉温度控制系统设计与实现

为了提高电阻炉的安全性，将常压三相4.5 kW的电阻炉作为控制对象，设计出电阻炉温度控制系统，该系统可精准控制电阻炉的温度，便于用户实时观察电阻炉的运行情况。利用OPC技术作为该系统的核心技术，有利于提高电阻炉温度的可控性。采用Matlab软件对模糊控制器进行仿真测试，便于及时调整控制器的控制规则与参数。通过对测试结果进行分析可知，模糊控制系统的控制速度更快，将其应用于电阻炉的温度控制中，可有效提高系统的稳定性。