基于信道状态特征的手势动作识别技术研究

手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本文提出利用WiFi信道状态信息幅值和相位结合的方式进行手势识别。通过子载波降维和动作曲线提取对接收的WiFi信号进行处理,并将信号的幅值和相位结合,利用机器学习算法对数据进行训练和分类,实现了单手向前、单手向后、单手向左、单手向右、单手向上和单手向下六种手势的识别。实验结果显示,本文算法在近距离和远距离下的精确度分别为96%和92%。     

时空双仿射微分不变量及骨架动作识别

目的 人体骨架的动态变化对于动作识别具有重要意义。从关节轨迹的角度出发,部分对动作类别判定具有价值的关节轨迹传达了最重要的信息。在同一动作的每次尝试中,相应关节的轨迹一般具有相似的基本形状,但其具体形式会受到一定的畸变影响。基于对畸变因素的分析,将人体运动中关节轨迹的常见变换建模为时空双仿射变换。方法 首先用一个统一的表达式以内外变换的形式将时空双仿射变换进行描述。基于变换前后轨迹曲线的微分关系推导设计了双仿射微分不变量,用于描述关节轨迹的局部属性。基于微分不变量和关节坐标在数据结构上的同构特点,提出了一种通道增强方法,使用微分不变量将输入数据沿通道维度扩展后,输入神经网络进行训练与评估,用于提高神经网络的泛化能力。结果 实验在两个大型动作识别数据集NTU（Nanyang Technological University）RGB+D（NTU 60）和NTU RGB+D 120（NTU 120）上与若干最新方法及两种基线方法进行比较,在两种实验设置（跨参与者识别与跨视角识别）中均取得了明显的改进结果。相比于使用原始数据的时空图神经卷积网络（spatio-temporal graph convolutional networks,ST-GCN）,在NTU 60数据集中,跨参与者与跨视角的识别准确率分别提高了1.9%和3.0%;在NTU 120数据集中,跨参与者与跨环境的识别准确率分别提高了5.6%和4.5%。同时对比于数据增强,基于不变特征的通道增强方法在两种实验设置下都能有明显改善,更为有效地提升了网络的泛化能力。结论 本文提出的不变特征与通道增强,直观有效地综合了传统特征和深度学习的优点,有效提高了骨架动作识别的准确性,改善了神经网络的泛化能力。     

篮球投篮脚步动作原型的种类研究

文章运用关联分析法、动作分析法、列举法、命名法和分类法,从《篮球规则》的角度对投篮脚步动作进行了研究.提出投篮脚步动作原型可以分为原地时和移动时两大类共16种,并给出"投篮脚步动作原型分类表";提出急停脚步动作还包括"跨跳步急停";还提出了"投篮动作分类应建立在投篮脚步动作原型分类的基础上"的建议.这对完整界定投篮脚步动作原型的范围,为投篮动作的分类、投篮脚步动作的理论教学和训练等,提供参考与理论依据,将有助于篮球比赛裁判员对投篮队员脚步动作的正确判断.     

一种采用单双跳变的低功耗确定性BIST方案

为实现低功耗和高故障覆盖率,基于单跳变测试技术和2-bit扭环计数器,提出一种新型的单双跳变的确定性测试向量产生器.首先,与一般的确定性测试方案直接存储确定性种子不同,利用ROM存储控制信号并通过单双跳变生成确定性种子和确定性测试向量,这样控制信号的长度约为确定性种子的1/2,有利于降低功耗并节约存储空间.其次,2-bit减法计数器合理地过滤了冗余向量,大大缩短了测试时间并降低总体能耗.最后,为了适应不同的测试需求,还设计了相应的测试向量压缩算法和三种x指定算法.实验结果表明,平均功耗分别降低了42.36%、32.32%、38.94%,测试长度分别减少了77.6%、86.1%、84.3%,测试数据分别压缩了79.4%、65.2%、68.1%.     

动作识别中基于深度神经网络和GA合并算法的分类决策方法

针对人体动作识别中传统方法在分类决策方面存在问题和缺陷,提出了一种新颖的基于深度神经网络(DNN)和遗传算法(GA)合并算法的非线性分类决策方法。首先,提出的合并算法在整个训练集合上对特征提取器进行组合,进而组合成不同的两个独立网络;再利用DNN对两个独立网络进行初始化,进一步利用GA对两个网络进行合并。然后将网络的偏差和权重表示为每层网络间的一个矩阵;最后,利用DNN对网络的偏差和权重进行训练,并在合并过程中将矩阵中的每一行当作一个染色体。实验采用了标准MNIST数据集对提出算法的性能进行评估。评估结果显示实验过程中的交叉和突变操作增加了神经元节点,提高了识别性能,并且弱化了不相关和相关神经元节点。因此,提出算法的错误率更低,网络性能更优异。     

一起GIS内部故障事故分析及防范措施

电力GIS设备在电力系统中有广泛的应用,GIS是运行可靠性高、维护工作量少、检修周期长的高压电气设备。但GIS也有其固有的缺点,由于SF6气体的泄漏、外部水分的渗入、导电杂质的存在、玻璃绝缘子老化及安装工艺等因素影响,都可能导致GIS内部故障。文章针对一起110k V GIS故障母差动作导致跳闸的事故,分析了事故处理过程和故障原因,并在此基础上提出了相应的防范措施,供设计、生产和运维人员参考。     

某抽水蓄能电站一起交流串直流故障分析

某抽水蓄能电站发生一起交流串直流故障,通过分析交流串直流的特点,结合现场控制回路原理图,对故障点进行查找,并排除了故障;根据故障时的信号及现象,通过对交流串直流原理进行分析,做出交流串入直流正极和负极的等效原理图。根据等效原理图,分析交流串直流后绝缘监察装置交替报“正母接地”或“负母接地”的原因;通过对交流串直流后的交流电流通路进行分析,得出跳闸中间继电器动作功率是保护装置无故障跳闸的原因。     

考虑开关动作次数的多时段配电网动态重构

通过配电网重构来降低网损是一种经济可靠的手段.一方面,鲜有文献研究如何在降低网损同时减少开关的动作次数;另一方面,目前大多数重构模型的求解算法难以保证全局最优解.提出一种基于二阶锥的多时段动态重构方法.以开关状态量为优化变量,以降低网损为优化目标,建立配电网多时段动态重构模型;将重构问题转化为混合整数二阶锥规划问题,采用二阶锥方法对所建模型进行求解,得到配电网最优动态拓扑.在此基础上,通过合并相似的开关状态,从而避免网架结构的频繁改变.通过IEEE33配电系统进行仿真,结果验证了所提方法的有效性与优越性.     

某发电站变压器纵联差动保护动作原因分析及整改措施

针对某发电站发生的一起主变纵联差动保护动作导致发电机组全部跳闸事故,对主变保护装置的功能配置、纵联差动保护工作原理及二次回路设计等进行了分析,对故障录波装置和保护装置动作记录进行了查询和判断,最终确定了主变纵联差动保护动作的真实原因,并进行了整改,以杜绝类似事故的再次发生.     

全自动双色注射模设计

介绍了全自动双色注射模具的技术要求和模具结构设计及动作流程 ,以实例分析了全自动双色注射模具的动作顺序