基于可穿戴传感器数据的人体行为识别数据特征提取方法

随着可穿戴设备的发展与普及,基于可穿戴传感数据进行人体行为检测展现了巨大的研究价值.目前大多人类行为识别工作都是基于视频图像展开的,然而,使用计算机视觉技术进行人类行为识别存在2个挑战:一是很难使参与数据采集的人员在自然状态下采集真实状态下的运动数据,在开展数据采集之前往往需要对参与数据采集的人员进行培训并严格规范其采集动作,最终得到的数据将是背离真实生活的数据,其研究价值将大打折扣;二是数据采集过程中还涉及采集人员的隐私保护问题.为此,提出一种基于深度学习的数据特征提取方法.首先在灵活设置卷积核的基础上引入神经网络的分支结构多尺度提取原始数据的深度特征;然后将各分支得到的数据特征进行融合并作为下一个卷积层的输入.实验结果表明,与目前主流方法相比,该方法在MHEALTH,WHARF和USCHAD这3个标准数据集上的准确率和召回率都取得了更好的效果.此外,该方法还在2个较新数据集Stanford-ECM Dataset和DATAEGO上做了验证,结果表明该方法具有较好的泛化能力.     

基于深度强化学习的舰载机动态避障方法

针对高度异构、动态的航母甲板作业场景中的舰载机避障问题,提出一种结合预测算法和深度强化学习的避障方法.该方法包含场景建模、奖励模型和轨迹预测模型等模块.首先基于智能体状态和动作空间对航母甲板场景进行建模;然后利用最小二乘法对场景中动态障碍物的位置进行实时轨迹预测,并构造了包含路径预测模块的深度强化学习方法——环境预测深...     

基于Frenet标架下三维元胞自动机的航母舰载机集群运动建模

航母舰载机运动包括二维甲板上的运动和三维空域内的运动.二维甲板面易受海面复杂扰动而发生运动,三维空域涉及区域又非常大,这使得实现航母舰载机集群运动建模成为一项具有挑战性的问题.目前国内外公开的研究工作很少有涉及舰载机集群运动的,可以借鉴的关于飞行器集群方面工作中又很少有涉及整个飞行空域内集群运动的模拟.针对上述问题,提出了一种基于Frenet活动标架下的三维元胞自动机模型来实现舰载机集群运动模拟,通过沿舰载机预定航线轨迹构建Frenet活动标架,基于该标架进行元胞剖分并采用三维元胞自动机模型建模求解整个空域内舰载机之间的运动,最终实现整个空域内舰载机集群运动的模拟.在PS机上基于各种虚拟数据集对舰载机的运动进行实验模拟,结果表明,文中方法可以较好地模拟舰载机在多种环境下的起降以及巡航行为,并且针对5 km的航线,可以实时计算模拟约8万架次舰载机的运动状态.     

基于情感特征的新冠肺炎疫情舆情演化分析

针对突发事件的舆情演变态势进行分析,发现社会舆情的演变规律,提出了一种基于情感特征的舆情演化分析方法,该方法包含舆论情感分析模块与舆情演化分析模块.舆论情感分析模块基于B E RT预训练模型和BiGRU模型,其中BERT作为词嵌入模型提取舆情文本特征向量,BiGRU则用于提取文本特征向量的上下文联系实现对舆情数据情感极...     

改进轻量级卷积神经网络的复杂场景口罩佩戴检测方法

针对复杂光照和人脸倾斜条件下口罩佩戴检测准确率低的问题,提出一种利用轻量级卷积神经网络在复杂环境下的口罩佩戴检测方法.该方法利用难样本挖掘预训练学习更多的人脸特征,结合多任务级联卷积神经网络先判别是否有人脸信息,对其进行精准的人脸定位;在特征金字塔网络中添加注意力机制,增强了人脸关键点信息的权重,利用轻量级神经网络将口...     

基于计算机视觉的飞机燃油非接触式测量系统

为了实现飞机在任意飞行姿态下燃油量的测量,提出了一种新型的飞机燃油测量 系统。首先采用基于计算机视觉的非接触性液位感测技术,测得油箱中油位高度。然后采用 CAD 技术对油箱建模,实现了飞行姿态误差的修正。实现在油箱外对当前液面进行实时观测和 三维重建,无需对油箱内燃油通电,避免了传统测量方式的电磁干扰、电路磨损问题,提升了 燃油系统的安全性和可靠性。实时精确地测量剩余燃油量,对飞机的加输油控制、系统状态监 控、故障诊断隔离等功能具有重要意义。该油量测量方式与传统方式相比具有数字化、智能化 程度高、抗干扰能力强、可靠性高等优点。