基于流形学习的人体动作识别

目的 提出了一个基于流形学习的动作识别框架,用来识别深度图像序列中的人体行为。方法 从Kinect设备获得的深度信息中评估出人体的关节点信息,并用相对关节点位置差作为人体特征表达。在训练阶段,利用LE（Lalpacian eigenmaps）流形学习对高维空间下的训练集进行降维,得到低维隐空间下的运动模型。在识别阶段,用最近邻差值方法将测试序列映射到低维流形空间中去,然后进行匹配计算。在匹配过程中,通过使用改进的Hausdorff距离对低维空间下测试序列和训练运动集的吻合度和相似度进行度量。结果 用Kinect设备捕获的数据进行了实验,取得了良好的效果;同时也在MSR Action3D数据库上进行了测试,结果表明在训练样本较多情况下,本文方法识别效果优于以往方法。结论 实验结果表明本文方法适用于基于深度图像序列的人体动作识别。     

基于可操作度的虚拟人手部避障运动控制算法

研究复杂作业环境中虚拟人手部避障运动的高精度控制问题,问题的关键是解决虚拟人手的设计.为了灵活操作能在操作的末端临时变换姿态,给控制过程中手臂转动路线,速度,加速度等参数的控制带来较大困难.传统的控制方法通过增加控制自由度来解决这个问题,但是一旦自由度增加,会带来冗余控制影响,弊端较为明显.提出一种采用可操作度矩阵的逆向运动学控制算法,引入可操作度模型进行肢体末端效应器运动路径的生成,与HAL链IK分析求解方法相结合,实现了真实感较强的肢体实时运动控制.通过仿真和动作捕获实验验证了算法的有效性,可应用于人机工程仿真中的避障控制和干涉检查.     

利用Hausdorff距离的快速人耳检测

为有效解决人耳检测中的遮挡和光照不均等问题,结合Hausdorff距离的模糊匹配的特点和较强的抗干扰能力,提出基于Hausdorff距离的人耳检测算法.算法首先用肤色模型检测出人脸区域,然后用canny算子提取边缘,并进行距离变换,再构造多分辨率金字塔模型,在不同分辨率层上采用不同的匹配策略进行Hausdorff距离匹配.算法采用多分辨率方法显著提高检测速度,采用部分Hausdorff距离提高它的抗干扰能力.仿真实验结果取得95%的正确率,并且对遮挡和光照不均具有较强的鲁棒性.     

基于组合赋权模糊物元可拓模型的渭河流域甘肃段河流健康评价

从水文完整性、化学完整性、形态结构完整性、生物完整性及社会服务功能5个准则层出发,构建了渭河流域甘肃段河流健康评价指标体系;采用基于改进层次分析法和Critic法的组合赋权法和模糊物元可拓模型计算河流健康状况评价等级,对渭河流域甘肃段河流健康状况进行了评价,并结合障碍诊断模型,分析了该研究区域河流健康突出问题。结果表明：2017—2019年渭河流域甘肃段干流河流健康等级均为亚健康状态,且呈现小幅好转趋势;5个准则层中化学完整性表现最差,流域治理应重点关注河流水质治理;评价河段的敏感度指标与水文、化学、生物完整性相关,是提高河流健康水平最有效的敏感因子。     

基于RetinaNet-CPN网络的视频人体关键点检测

为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3％;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1％,AR提升0.5％.     

基于人体骨骼关键点的吸烟行为检测算法

针对公共场所的监控视频中烟头目标较小并且吸烟产生的烟雾易发散,仅依靠目标检测算法检测烟头或者烟雾来判定吸烟行为存在较大难度的问题,考虑到利用骨骼关键点来进行姿态估计的算法越来越成熟,提出一种利用人体骨骼关键点和吸烟行为之间的关系来进行吸烟行为检测的算法。该算法首先利用AlphaPose和RetinaFace分别检测出人体骨骼关键点和脸部关键点信息,根据手腕到两嘴角中点和手腕到同侧眼睛的距离之比,提出一种计算人体的吸烟动作比例（SAR）是否属于吸烟动作黄金比例（GRSA）的方法以区分吸烟与非吸烟行为;再利用YOLOv4检测视频中是否存在烟头;最后结合GRSA判定和YOLOv4的结果来确定视频中存在吸烟行为的可能性高低,作出是否有吸烟行为的判定。经过笔者录制的数据集测试,结果表明所提算法可以准确检测到吸烟行为,准确率达到92%。     

锂离子电池健康状态估计方法

为研究动力锂离子电池的健康状态( state of health,SOH),根据SOH和荷电状态( state of charge,SOC)的定义以及电池的二阶电阻电容( resistance-capacitance,RC)等效电路模型,建立了基于恒流充电阶段电池电压曲线的SOH估计模型。通过分析电池循环寿命测试数据,利用恒流充电阶段电池电压曲线对SOH进行估计,并与试验数据进行了对比,在SOH值衰减至80%之前,SOH估计的相对误差均在±2%范围内,能较好地吻合试验结果。结果表明：所提出的估计方法具有可行性和精确性。     

人血清淀粉样蛋白A1原核表达及胶体金检测方法的建立

通过胶体金免疫层析技术建立一种特异、便捷、快速的SAA1定量检测新方法.利用大肠杆菌BL21(DE3)原核表达人血清淀粉样蛋白A1(SAA1),根据BL21(DE3)表达偏好性设计并合成SAA1蛋白基因片段,构建表达载体pET-28a-SAA1,采用CaCl2法制备BL21(DE3)感受态,热激转化法将pET-28a-SAA1转入到BL21(DE3).经表达条件优化,获得重组蛋白最佳诱导表达条件:温度30℃,时间6h,转速180rpm/min,培养基pH 7.0,IPTG浓度0.4mM,诱导表达后目的蛋白经SDS-PAGE电泳鉴定,Ni柱纯化、透析、浓缩从而获得浓度为8.09mg/ml,纯度为85%的SAA1.同时,结合胶体金标记技术,建立了SAA1胶体金免疫层析试纸检测方法,线性范围0.16~500μg/ml,最低检测限0.16μg/ml,该研究为临床体外诊断SAA1快速检测提供技术基础.     

国家治理现代化与人本主义刑法观

从推进国家治理现代化的视角考察,刑法不是管控社会而是治理社会的手段。应转变刑法观,以人为本,树立人本主义刑法观。要正确认识犯罪,侧重刑法的价值理性,尊重和保护犯罪人的人权;透视复杂的人性,构造刑法理论;把握刑罚发展趋势,提倡人权防卫的刑罚理念。     

燃气轮机排气温度异常检测及诊断

针对燃气轮机运行过程中的健康维护问题,提出了一种基于模糊C均值聚类的燃气轮机排气温度异常检测方法。以某型工业燃气轮机为例,采用模糊C均值聚类算法对排气温度的监测数据进行了聚类分析,得到了燃气轮机不同运行状态下的排气温度特征模式,并在此基础上实现了燃气轮机排气温度异常状态下的故障诊断分析。研究结果表明,燃气轮机甩负荷及其热通道部件的损坏失效均能够对排气温度产生不同程度的影响,模糊C均值聚类算法可以有效实现燃气轮机排气温度的异常检测,为燃气轮机性能退化预测及故障诊断提供决策参考。