结合坐标转换和时空信息注入的点云人体行为识别

目的 行为识别中广泛使用的深度图序列存在着行为数据时空结构信息体现不足、易受深色物体等因素影响的缺点,点云数据可以提供丰富的空间信息与几何特征,弥补了深度图像的不足,但多数点云数据集规模较小且没有时序信息。为了提高时空结构信息的利用率,本文提出了结合坐标转换和时空信息注入的点云人体行为识别网络。方法 通过将深度图序列转换为三维点云序列,弥补了点云数据集规模较小的缺点,并加入帧的时序概念。本文网络由两个模块组成,即特征提取模块和时空信息注入模块。特征提取模块提取点云深层次的外观轮廓特征。时空信息注入模块为轮廓特征注入时序信息,并通过一组随机张量投影继续注入空间结构信息。最后,将不同层次的多个特征进行聚合,输入到分类器中进行分类。结果 在3个公共数据集上对本文方法进行了验证,提出的网络结构展现出了良好的性能。其中,在NTU RGB+d60数据集上的精度分别比PSTNet（point spatio-temporal network）和SequentialPointNet提升了1.3%和0.2%,在NTU RGB+d120数据集上的精度比PSTNet提升了1.9%。为了确保网络模型的鲁棒性,在MSR Action3D小数据集上进行实验对比,识别精度比SequentialPointNet提升了1.07%。结论 提出的网络在获取静态的点云外观轮廓特征的同时,融入了动态的时空信息,弥补了特征提取时下采样导致的时空损失。     

纺织企业智能生产管理系统的设计与实现

随着信息技术的发展,传统的制造业迫切需要进行信息化改革.该文设计实现了一个用于纺织企业的智能生产管理系统.该系统基于Django进行开发,以MySql作为后台数据库,Bootstrap做前端设计.系统功能主要包括系统设置、生产管理、库存管理、设备管理和报表管理5个模块,测试表明通过本系统对数据的采集、分析、管理和展现,可有效支持纺织企业的日常生产和经营工作.