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基于深度学习的人体行为识别算法综述 总被引:10,自引:0,他引:10
人体行为识别和深度学习理论是智能视频分析领域的研究热点, 近年来得到了学术界及工程界的广泛重视, 是智能视频分析与理解、视频监控、人机交互等诸多领域的理论基础. 近年来, 被广泛关注的深度学习算法已经被成功运用于语音识别、图形识别等各个领域.深度学习理论在静态图像特征提取上取得了卓著成就, 并逐步推广至具有时间序列的视频行为识别研究中. 本文在回顾了基于时空兴趣点等传统行为识别方法的基础上, 对近年来提出的基于不同深度学习框架的人体行为识别新进展进行了逐一介绍和总结分析; 包括卷积神经网络(Convolution neural network, CNN)、独立子空间分析(Independent subspace analysis, ISA)、限制玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine, RBM)以及递归神经网络(Recurrent neural network, RNN)及其在行为识别中的模型建立, 对模型性能、成果进展及各类方法的优缺点进行了分析和总结. 相似文献
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为了实现弹托与弹丸在炮口处的快速分离,设计了一种平衡炮炮口阻拦装置,该装置采用了剪切螺栓和阻拦环的方式,有效避免弹托冲击对阻拦装置和炮管造成的损坏。应用该装置进行了320 mm平衡炮低速加载试验,并利用Autodyn软件对脱壳过程进行数值模拟研究。数值模拟与试验结果的对比分析,验证了数值模拟的准确性。探讨了该炮口阻拦装置用于弹托分离试验的可行性,采用该软件模拟了不同初始速度下炮口阻拦装置的工作性能。结果表明:当速度为100~150 m/s时,弹托分离效果较好; 该炮口阻拦装置设计合理,弹托分离效果理想; 可根据初速设计合理的阻拦装置,为相关研究提供理论参考。 相似文献
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深海含蜡油气混输管道在低温、高压的输送环境下,容易引发蜡晶与天然气水合物(以下简称水合物)共存的现象并相互影响,加重管道堵塞。为了探明蜡晶析出对水合物生成动力学特性的影响情况,采用正庚烷(n-C_7)与正二十八烷(n-C_(28))混合液模拟含蜡输送体系,应用高压可视化反应釜观察水合物生成动力学实验,结合水合物生成过程中的可视化图像,研究不同蜡含量对水合物成核时间、耗气量和耗气速率的影响规律。实验结果表明:(1)在274.15 K、3.5 MPa的实验条件下,蜡晶析出加快了水合物的成核和生长过程,在蜡晶浓度(ω)为3.3%的体系中,水合物诱导时间最快缩短了56.9%;(2)同一温度、压力条件下,蜡晶析出增大了气体消耗量,并且蜡晶析出量越多累计耗气量就越大,在ω为3.3%的体系中,最大气体耗气率增加了2.15倍;(3)同一温度、压力条件下,含蜡体系中水合物的生长速率远远高于不含蜡体系。结论认为,蜡的存在会加速水合物的生成,增加水合物的沉积量,加大管道堵塞风险;为了确保深水油气混输管道的输送安全,应及时清理管道内析出的蜡晶。 相似文献
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为了探究深部硐室群围岩蠕变特性和不同锚杆间排距对围岩变形的抑制作用,本文以陈四楼煤矿深部硐室群为研究对象,采用室内实验对深部硐室群砂质泥岩试样的蠕变特性进行分析,通过数值模拟方法对锚杆间排距和硐室群的支护效果进行研究。研究结果表明:随着荷载水平的增加,岩石轴向变形不断增加,当荷载增加到0.9σc时,岩样发生蠕变失稳破坏;深部巷道随着锚杆间排距的增加,围岩应力及变形均呈现先减小再增加的特征,当间排距为0.5 m时,可以较好地实现围岩与锚杆的耦合支护效果;将 0.5 m 的锚杆间排距应用到深部硐室群时,硐室群顶板及两帮应力分布更加均匀,围岩整体变形量较小,现场监测表明,硐室围岩底鼓量最大,顶板下沉量次之,两帮收缩量最小。 相似文献