大型汽轮发电机组旁路控制系统快速保护模板

快速保护模板是旁路控制系统专用模板,它主要用于在系统工况发生变化而需要高、低旁路快速动作以适应系统稳定运行或为保护设备的场合,使高、低旁路快速开启或关闭。本文介绍该模板的功能特点、体系结构和保护动作原理。     

羽毛球运动员表面肌电信号采集与提取仿真

为更精确地分析羽毛球运动员上肢运动细节,提出基于表面肌电信号的采集与提取方法。采集不同的肌电信号反映动作状态,提取上肢局部动作特征向量,利用小波变换结合自适应滤波的方法对采集的不同动作对应的表面肌电信号进行预处理,获得纯净的表面肌电信号。利用神经网络算法比较表面肌电信号时域特征、频域特征以及时频特征对羽毛球运动员上肢运动的影响。通过计算机仿真验证上肢运动模拟模型合理性,结果表明,所提方法能有效采集羽毛球运动员上肢运动的规律,识别正确率高,动作执行完整度高。     

高动态舞蹈视频中特定动作片段检索系统设计

为了实现高动态舞蹈视频的分析和管理,需要对视频中特定动作片段检索系统设计方法进行研究。当前基于镜头内容的高动态舞蹈视频特定动作片段检索系统设计方法存在检索效率较低的问题。为了减少检索系统运行时间,提高查准率,提出一种基于相似性计算的高动态舞蹈视频特定动作片段检索系统设计方法。首先对高动态舞蹈视频中特定动作片段的背景进行初始化处理和更新,获取特定动作片段前景图像,实现其特征检测;然后依据特征检测结果,计算特定动作片段的密度分布、紧密程度和离散程度,以及特定动作片段的活跃块比率和它们之间的相似性;最后在此基础上设计特定动作片段的检索系统框架。实验结果分析证明,所提方法能够提高查全率和查准率,且减少了检索系统运行时间。     

高压直流线路纵差保护不正确动作分析与改进措施

介绍了高肇、兴安直流输电系统87DCLL的动作原理与闭锁逻辑,统计并分析了近几年87DCLL的保护动作情况,结合两起实例对87DCLL故障初始时刻被闭锁的保护动作过程进行分析,指出＂600 ms闭锁逻辑＂导致87DCLL在线路高阻接地故障时无法正确动作,暴露出87DCLL保护逻辑沿用电力线路载波通信配置的设计缺陷,并对此提出了改进措施。     

手部动作捕捉式人机交互的研究及设计

在人机交互技术不断发展的背景下,运动生物力学也逐渐和信息技术融合,为了更好地解决运动信息获取问题,动作捕捉技术逐渐进步。在不同部位的动作捕捉技术中,手部动作捕捉因其多关节、高灵活性等特点,在信息获取上的难度较大。基于此,文中从手部动作捕捉技术入手,深入分析了该技术在人机交互中的具体应用,以开发出更加智能、精确的手部动作捕捉式人机交互系统,使其在社会生产生活中得到广泛应用。     

智能动作标签在花样滑冰赛事场记中的应用探索

AI动作识别与体育赛事结合成为一个热点,产生了基于深度学习的体育视频智能动作标签这个未来具备高应用价值的研究领域。本文就花样滑冰项目智能动作标签研究方法及技术关键点,视频训练集、验证集、测试集发挥的作用,结合北京2022年冬奥会花滑赛事进行的测试数据、分析,指出了下一步努力的方向,同时对未来基于动作标签的业务场景进行了展望。     

大型汽轮发电机组旁路控制系统快速保护模板

快速保护模板是旁路控制系统专用模板，它主要用于在系统工况发生变化而需要高、低旁路快速动作以适应系统稳定运行或为保护设备的场合，使高、低旁路快速开启或关闭。本文介绍该模板的功能特点、体系结构和保护动作原理。     

基于热释电红外传感器的人体动作识别方法

针对目前人体动作识别技术中存在的隐私暴露、技术复杂度高和识别精度低等相关问题,提出了一种基于热释电红外（PIR）传感器的人体动作识别方法。首先,采用一组安置在天花板上经过视场调制的PIR传感器采集人体运动时散发的红外热辐射信号,将传感器输出的电压模拟信号进行滤波放大后通过ZigBee无线模块传送到PC端打包成原始数据集;其次,将原始数据的两路传感器输出数据进行特征融合,对融合后的数据做标准化处理封装为训练集和测试集;然后,基于数据的特征提出一种两层级联的混合深度学习网络模型作为人体动作的分类算法,第一层采用一维卷积神经网络（1DCNN）对数据进行特征提取,第二层采用门控循环单元（GRU）保存历史输入信息防止丢失有效特征;最后,利用训练集来训练该网络模型得出参数最优的分类模型,通过测试集验证模型的正确性。实验结果表明,提出的该动作识别技术模型对基本动作分类的准确率高于98%,与图像动作识别或穿戴式设备动作识别相比,实现了实时、便捷、低成本和高保密性的高精度人体动作识别。     

如何实现MAYA角色走路与站立的转换

在实际动画项目中,包含有MAYA角色的"走——停,立——走"一组动作的镜头较多,但许多动画从业者并没有对此引起足够重视,以至于此类动作的镜头制作水平不高。笔者结合自己的工作实践,从关键姿势入手,对角色走路与站立的转换动作进行解析,以达到提高动画质量的目的。     

基于层级化特征的人体动作识别

人体是非刚性物体,随着人体形状的变化,底层特征也会发生剧烈的改变,如何在剧烈变化的人体动作中发现其不变性是解决人体动作识别问题的关键。提出了一种基于层级化特征的人体动作识别算法。首先,基于Harris3D检测算法从动作视频中提取人体动作的底层特征;之后,根据人体结构对特征进行区域性的划分,并根据区域划分的精细程度得到高,中,低三层特征集合。利用词袋模型对特征点进行统计,使不同层级的特征映射到相同的特征维度空间。最后,使用隐条件随机模型对人体动作进行训练和识别。大量的实验结果也证明了层级化特征在人体动作识别上的稳定性。     

基于机器学习的武术错误动作识别方法研究

针对传统错误动作识别方法识别精度较低的问题，提出基于机器学习的武术错误动作识别方法。提取图像中运动特征的连续帧序列，推理得出任意时刻序列目标的函数状态；建立时间变化模板并结合目标函数的状态阈值，计算每个图像帧下动作的权重数值；通过模糊度量的隶属度函数对该权重数值定义，建立错误动作识别模型；根据模型层中的隐藏数据层有效激活函数，对所有动作状态参数激活计算，结合显著度结果完成错误动作识别。仿真实验证明，所提方法识别率高、时效性好，并且可以很好地解决动作识别时易出现的混淆问题。     

基于Kinect的人体动作识别算法研究

针对现有的复杂背景下人体动作识别中存在识别准确率不高和实时性不强等问题,提出基于Kinect骨骼数据的改进动作识别算法。通过Kinect获取骨骼数据,提取出人体关节的特征向量,然后用模板匹配的方法对人体动作进行识别。通过搭建机器人体感控制系统验证了算法的可行性。在相同实验条件下测得算法的平均识别率为95.2%,平均识别时间为32.5ms。与其它动作识别算法比较,证明了算法的识别率较高、实时性较好。     

GZ10—3B10kW中波发射机低末级故障

ＧＺ１０—３Ｂ１０ｋＷ中波发射机低末级故障赵敏，黄兰凤（湖南省永州市中波转播台４２５０００）故障现象：加高压，机内打火，高整过流继电器动作，电源总闸断。故障分析：高整过流继电器动作，电源总闸断。说明高、低末管座，高、低未管调幅变压器、调幅阻流圈，隔直...     

多措并举有效提高剩余电流动作保护器投运率

供电企业在农村低压电网中已普遍使用剩余电流动作保护器装置，实践证明，其在安全用电方面发挥着非常重要的作用。由于影响剩余电流动作保护器投运率的因素很多，因此在实际运行管理过程中，投运率并不高。本文就如何提高剩余电流动作保护器投运率，提出一些切实可行的管理办法。     

基于2D姿势估计的高动态舞蹈动作识别方法

针对舞蹈视频图像中动作复杂多变、连贯性强、遮挡问题严重等问题,文中结合先进的舞蹈动作识别技术发展方向及其应用场景,同时考虑到彩色图像处理中计算机处理负载过重的问题,设计了一种基于2D姿势估计的高动态舞蹈动作识别方法。该方法主要分为模板建立与姿势估计两个部分,主要涉及的处理操作有图像预处理、模板特征提取和模板匹配这三种。验证测试结果表明,训练集图像经过灰度化与阈值化后,即可获得图像中前景舞者的图形,再利用Kinect人体模型提取动作特征信息。由于考虑到拍摄角度等原因导致的特征差异,将描述同一动作的多张训练图的特征信息保存在同一信息矩阵中,可进一步提高动作识别的准确性。     

小功率中波发射机晶体管保护电路

一般小功率发射机均采用较为简单的继电器保护电路,使用中动作灵敏度低并且保护范围小,维护和调整也烦琐。现介绍一种晶体管保护电路,它使用的元件较少,线路简单可靠,控制连线少,动作灵敏度高。     

基于Leap Motion的工业智能装配系统设计

针对常规人机交互方式(手动编程、示教器等)难以实现装配动作高自由度输入的问题,本文提出基于Leap Motion手势交互传感器的智能装配系统构建方案,用以指导机械臂装配动作的自动实现。首先对Leap Motion传感器进行性能测试实验,构建最佳工作空间与运动轨迹描述,随后搭建ResNet-50架构的深度卷积神经网络,对预定的动态手势进行分类识别并映射到装配动作。实验结果证明,该系统满足了轻巧、便携与非接触式测量的需求,实现了复杂灵活的装配动作复现,装配效率大幅提升。     

基于骨骼及表观特征融合的动作识别方法

针对传统动作识别算法不易区分相似动作的问题,提出一种基于深度关节与手工表观特征融合的动作识别方法.首先将关节空域位置及约束输入具有时空注意力机制的长短期记忆(LSTM)模型中,获取时空加权且高可分的深度关节特征;然后引入热图定位关键帧及关节,手工提取关键关节周围表观特征以作为深度关节特征有效补充;最后基于双流网络逐帧融...     

一种用于人脸动画的拟合抽象肌肉模型

三维人脸动画是计算机图形学领域的热点课题。针对目前三维动画模型对人脸的模拟难度高且效果不够逼真地问题,为了简洁且逼真的模拟人脸表情动作,提出了一种拟合抽象肌肉模型。该模型基于人脸动画模型中常用的抽象肌肉模型,对其中宽线性肌的数学模型进行改进,利用形变参数控制宽线性肌的形态,对面部肌肉动作直接进行模拟。仿真实验表明,利用拟合抽象肌肉模型能够更为真实地模拟出复杂的嘴部动作。因此,拟合抽象肌肉模型与传统的抽象肌肉模型相比,实现的计算复杂度不高,并且模拟效果更加逼真,具有广阔的应用前景。     

基于支持向量机优化的人体动作识别方法

针对传统的基于支持向量机(SVM)在人体运动识别方法中仅单一地采用"一对一"识别策略并输出识别结果,忽略动作种类较多的时候,导致的识别效率低下,识别精确度不高的情况,提出了UPOP策略。UPOP策略采用了基于SVM的改进策略进行动作的识别,在识别的时候根据分类器的识别精度对DAG SVM策略进行改进,并在输出结果的时候输出识别结果和相对应的置信度,利用置信度对识别结果进行处理。通过实验,文中方法的识别率为98.3%,验证了UPOP策略的有效性,实现了高效率、高准确度的人体动作识别。