基于数字几何信息增益的服装3D人体特征识别

提出了一种基于数字几何信息增益的服装3D人体特征识别算法.首先,给出3D扫描人体的数字几何信息增益的定义,计算3D扫描人体模型上各点的数字几何增益信息并将统计结果由大到小进行标记,由人体比例学将3D扫描人体模型区域分割为颈部、肩部、腋下、胸部、腰部、臀部,并选取数字几何信息增益值变化显著的点作为特征点.然后对特征点进行3次B样条拟合得到3D扫描人体轮廓线,并测定指导服装设计的人体尺寸数据.最后将人体尺寸测量结果与标记测试数据进行比较,计算误差值.仿真结果表明本文算法对不同的3D人体扫描模型具有准确的识别效果.     

基于随机森林算法的服装3D人体特征识别

提出了一种基于随机森林算法的3D人体特征识别算法.首先,利用bootsrap重抽样从3D人体特征样本中抽取多个样本,并对每个bootsrap样本进行建模,生成一定数量的决策树,在此基础上组合多个决策树的预测,通过投票预测特征点,把投票比例最高的点作为特征点.然后,利用3次B样条对特征点进行拟合得到3D扫描人体轮廓线,并测定人体尺寸数据.最后,将测试结果与标准测量结果进行比较,计算误差值.仿真实验表明,该方法对不同的3D扫描人体模型具有良好的识别效果.     

基于弱监督迁移网络的3D人体关节点识别

针对2D图像缺少深度信息,行为姿态空间结构信息不完备的问题,提出一种基于弱监督迁移网络的3D人体关节点识别方法。首先,提出一种用于真实图像的端到端3D人体姿态估计框架,使用2D与3D混合标签图像对深度神经网络进行训练,在2D人体姿态识别子网络中,添加深度回归模块对2D人体姿态识别子网络进行改进,解决3D人体姿态识别出现的深度歧义性问题;其次,在3D人体姿态识别子网络中,引入3D几何约束对人体姿态识别进行规范化操作,针对无真实深度标签的情况,可更好地学习深度特征,有效解决存在遮挡情况的人体姿态识别问题。在Human 3.6M和MPII数据集中关节点预测平均误差低于其他方法,具有更好的3D人体姿态识别效果。     

基于Kinect的三维人体扫描、重建及测量技术的研究

利用微软公司推出的深度相机Kinect对人体进行扫描,获取人体深度数据,进一步构建人体表面点云数据;再运用Pro/E软件对点云数据进行人体模型重建,最后对人体表面特征数据进行测量.结果表明:与传统的3D扫描仪相比,Kinect能在视频速率下获得深度图像数据并且不用过分考虑光线和纹理环境.     

基于多时长特征融合的人体行为识别方法

对于视频中的人体行为识别问题,提出了多时长特征融合模块以提取多种具有不同时长的行为信息,多时长特征融合模块由多个具有不同时间维度的3D卷积核计算并联组成,并结合密集连接模块设计了一种基于多时长信息特征融合的密集连接卷积神经网络。该网络对从视频中提取的序列图像进行特征学习,有效地提取了动态行为特征,并对其进行分类。同时,提出了一种3D卷积神经网络预训练策略,实现了从2D到3D卷积神经网络的迁移学习。实验结果表明:该方法能够对视频中的人体行为进行有效地识别,在UCF101与HMDB51数据集上分类准确率分别达到87.1%与58.3%。     

基于AdaBoost算法特征提取的人体动作识别方法

提出了一种利用AdaBoost算法对原始特征进行提取的人体动作识别方法,即从表征大量的训练数据的原始特征中提取出少量的、可分性高的特征样本,进而在保证识别率的基础上,减少了识别的计算量,达到快速、准确的人体动作识别。首先,利用基于时空兴趣点的三维尺度不变特征变换(3D SIFT)描述子对运动视频序列进行表示得到原始特征数据,然后将表征每个视频序列的原始特征通过AdaBoost算法进行提取,筛选出对于识别贡献最大特征数据作为训练样本。最后利用最近邻分类器在现有的KTH数据库上对本文方法进行测试,实验表明在得到较好的识别率的同时,大大提高了识别的速度,验证了所提方法的有效性。     

基于3D-CBAM注意力机制的人体动作识别

针对已有的动作识别方法的特征提取不足、识别率较低等问题,结合双流网络、3D卷积神经网络和卷积LSTM网络的优势,提出一种融合模型. 该融合模型为了更好地提取人体动作特征,采用SSD目标检测方法将人体目标分割出作为局部特征和原视频的全局特征共同训练,并采用后期融合进行分类; 将3D卷积块注意模块采用shortcut结构的方式融合到3D卷积神经网络中,加强神经网络对视频的通道和空间特征提取; 并且通过将神经网络中部分3D卷积层替换为ConvLSTM层的方法,更好地得到视频的时序关系. 实验在公开的KTH数据集     

基于多尺度CNN特征的国画图像分类算法

为了捕获国画图像的局部表现手法而实现风格分类,提出一种基于多尺度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)特征的国画图像分类算法.该算法先对AlexNet网络模型进行改进,得到精简AlexNet网络模型以降低网络深度与参数规模.然后采用非对称空间分块方法对训练样本进行数据扩充,训练...     

基于图像的三维人体特征参数提取方法

为了解决三维人体建模中人体参数和尺寸提取的问题,提出基于图像的人体特征参数提取方法,进而对人体图像的各特征区域进行定位,并给出计算流程.对采集的图像进行预处理,再对人体正面和侧面图像特征点进行识别,从而识别出人体特征区域,提取出人体特征尺寸.阐述用模型法和参照法计算特征尺寸的方法与原理,推导出由图像像素计算特征尺寸的公式,分析模型法和参照法的优缺点,并结合两者的优点,提出模型参照法特征尺寸计算方法.利用实际采集的图像,根据模型参照法进行人体参数提取,结果表明,该方法能够方便、准确地从用户照片得到人体特征参数.     

基于深度视频的人体行为特征表示与识别

深度视频中的人体行为的识别研究主要集中在对深度视频进行特征表示上,为了获得具有判别性的特征表示,首先提出了深度视频中一种基于表面法向信息的局部二值模式( local binary pattern, LBP)算子作为初级特征,然后基于稀疏表示模型训练初级特征字典,获取初级特征的稀疏表示,最后对用自适应的时空金字塔划分的若干个子序列使用时空池化方法进行初级特征与稀疏系数的规格化,得到深度视频的高级特征,最终的特征表示实现了深度视频中的准确的人体行为识别。在公开的动作识别库MSR Action3D和手势识别库MSR Gesture3D上的实验证明了本文提出的特征表示的有效性和优越性。     

板状相变蓄冷单元快速释冷特性实验研究

间歇工作高通量发热设备的紧凑高效冷却系统中需用到快速相变蓄冷单元。以膨胀石墨基定型相变材料为主要原料制备了板状相变蓄冷单元,在自建实验台上通过改变取冷流体的进口温度和流量对其快速释冷特性进行实验研究。结果表明:在释冷过程中,瞬时释冷强度q持续减小,先快后慢;累积释冷量Q持续增大,亦先快后慢;综合传热系数K则先快速减小,继而平缓波动;取冷流体流量仅对K有明显影响,进口温度对K、q和Q均有明显影响。在8种实验工况下,潜热释冷阶段K的平均值在279～402W/(m^2·K)范围内,10min内q的平均值为2.67～3.82kW,Q可达2 300kJ以上,基本满足特定情况下的使用要求。下一步应优化板状快速相变蓄放冷单元表面的传热纹理结构,进一步改善释冷特性。     

金属丝状材料对预混气体爆炸影响规律研究

在自主设计加工的气体爆炸瞬态压力实验装置中,填充Cu、Al、Ni、Fe金属丝状材料后分别进行甲烷-空气(体积比为12%)和丙烷-空气(体积比为8%)预混气体的密闭爆炸实验,测定爆炸瞬态压力变化情况并进行对比分析。研究结果表明:填充金属丝状材料后爆炸压力峰值明显减小,说明能够有效地抑制可燃气体的爆炸;不同金属丝状材料的抑爆效果有明显的差异,其中Ni、Fe金属丝状材料抑爆性能明显优于Cu、Al金属丝状材料;随着可燃气体的分子质量的增加,Ni、Fe金属丝状材料抑爆性能优于Al、Cu金属丝状材料抑爆性能的现象更加明显。     

大落差管道注水清管过程不满流水力模型研究

为了阐明大落差管道注水清管过程中复杂的不满流现象,结合一条大落差管道对其开展深入研究。根据大落差管道注水清管特点,从力平衡以及能量平衡角度出发,提出了一种求解不满流的数学模型,该模型能较好地描述大落差管道注水清管过程中的不满管流动。针对管内被压缩气体与液流耦合求解的难点,提出了一种耦合计算方法。基于该计算方法对大落差管道的不满流过程进行求解,并通过分析计算结果,揭示了大落差管道注水清管过程中的不满流特性。结果表明,在计算清管所需总压力时应考虑不满流的影响,否则会造成计算结果偏小。     

首都城市规划平台系统设计与构建

奥运会后,首都城市建设进入一个新的阶段,为了实现北京市2020年总体规划的目标,贯彻“人文北京、科技北京、绿色北京”战略,应该构建统一的首都城市规划平台．通过对首都城市规划平台）定义和构建原则的探讨,建立了首都城市规划平台的系统框架;在对各部分功能分析的基础上。总结了首都城市规划平台的建设现状,并提出完善首都城市规划平台建设的思路．     

一氯均三嗪型转光剂的合成与荧光性质研究

基于铕离子多元配合物分子结构,设计合成了一种新型的Eu(Ⅲ)与噻吩甲酰三氟丙酮(HTTA)、三苯基氧化膦(TPPO)和对氨基苯甲酸(PABA)与三聚氯氰偶合形成的转光剂。通过核磁共振波谱、红外光谱、紫外吸收光谱、荧光光谱对所合成的配合物进行表征,结果显示:合成的新型配合物具备荧光特性,在智能穿戴、野外救助、防紫外线、服装防伪等领域具有巨大潜力。     

世界城市视角下的人文北京建设

人文北京建设是以世界城市为远景目标的,这决定了其在北京建设世界城市过程中的重要地位和作用：人文北京诠释了北京建设世界城市的核心理念;体现了北京作为世界城市的根本特质;为北京打造世界城市提供了诸多具体路径.     

并联整流电源均流控制CAN总线协议的研究

为了提高并联整流电源系统均流控制的可靠性和实时性,设计了基于CAN(Controller Area Network)总线的均流控制方案,研究制定了1套CAN总线应用层协议,包括协议要求、通信内容、帧结构设计、整流器端流程和监控器端流程等部分。经试验验证,该协议较好地解决了并联整流电源系统稳态和动态情形下的均流控制。     

基于有机朗肯循环的微型热电联产技术研究现状

对基于有机朗肯循环(ORC)的微型热电联产系统(micro-CHP)的国内外研究现状进行了综述,重点关注了ORC系统核心部件、ORC微型热电联产系统运行策略、评价准则及优化方法等方面的研究进展。相关文献研究表明,ORC系统部件选型是影响系统成本的核心因素,也是当前研究的热点;系统优化是提高系统综合性能指标的重要途径,合理的运行策略则是均衡能源匹配的重要保障。此外,选择科学的评价准则对评价系统综合性能优劣有重要意义。     

成品油管道泄漏量测算误差及敏感性分析

为了提高成品油管道泄漏量测算的准确性,对用于成品油管道泄漏量测算的输入参数进行了误差分析,包括管道运营数据的时间滞后误差、运营数据的数值误差、管道内径的数值误差以及油品物性的数值误差。通过泄漏量参数敏感性分析发现,管道泄漏量对流量的敏感程度最低;管道泄漏量变化率与时间滞后率、压力变化率、内径变化率呈正相关,与流量变化率呈负相关,在不同的参数变化率范围内,管道泄漏量对各参数的敏感性不同。     

基于整数混沌的拉格朗日图像加密分存方案

构造了二维整数帐篷映射模型,该模型能够快速、并行地产生多条独立、均匀的二维混沌序列,解决了一维模型复杂度低、均匀性差的根本缺陷。基于此模型设计了一种利用拉格朗日插值公式的彩色图像并行加密分存方案。该方案既解决了拉格朗日插值图像分存方案保密性能差,子秘密图像含有大量原图信息的问题,又降低了传统加密方案密钥丢失、被窃的风险。最后从该方案的计算速度、抗统计分析等方面对其进行分析。结果表明,该方案密码学特性良好,在图像加密领域有着广泛的应用前景。