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随着人工智能的快速发展,体感控制成为机器人人机交互的热点方向,如何快速且准确地识别人体姿态是完成体感控制的一大难点。此次研究将通过改进后的YOLOv4模型检测人体框架,改进后的堆叠沙漏网络模型识别关节点,以提高人体姿态识别的速度和准确率;并针对机器人上半身手臂运动和下半身步态控制的特点,开发关节点映射算法来对机器人进行体感控制,解决配电高压操作机器人进行人机交互时容易摔倒的问题。结果表明,改进后YOLOv4网络检测人体目标的最好结果为84.37%,改进堆叠沙漏网络模型的收敛损失函数为0.096,PCK值为88.3%;研究模型的识别速度均值较CPN模型提高了21.5 s,表明研究模型在提高人体姿态识别准确率的同时,提高了体感控制的效率,在体感控制领域有一定的研究价值。 相似文献
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由于社会主义市场经济的建立，在现代管理实践中，运用心理学原理开展思想政治工作调动人的积极性已成为当前和今后现代管理的重要研究课题。作为一个思想政治工作者，如何及时有效地做好思想政治工作，激发人们正确的动机，调动人们的积极性、主动性和创造性，从而保证所... 相似文献
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