行业分类-设备装置-一种视觉触觉融合的步态识别系统及识别方法

为了进一步提高基于足底压力传感器的老年跌倒检测系统的识别率，以及准确地判断人体跌倒方向，提出了利用自组织映射神经网络（SOM）和足底压力传感信息对人体动作进行聚类分析的方法。为了验证SOM方法的识别效果，采取包含跌倒在内的13类常见动作的130个样本对训练好的SOM网络进行测试。测试结果表明，系统灵敏度、特异度及准确度分别为92.5%、93.3%、93.1%，其结果均优于常用的阈值法。综上，SOM方法对人体跌倒姿态识别具有较高的可靠性和准确度。

基于粒子群算法优化RBF神经网络的异型连续箱梁桥损伤识别方法，谭国金，刘寒冰，针对异型连续箱梁桥的特点，提出了一种适用于该类桥梁结构的损伤识别方法。以位移振型比值和应变模态相对变化量来构造损伤指标，

针对矿井突水事故的预测问题,提出一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的矿井突水水源识别新方法。该方法是一种单隐含层前馈神经网络学习算法,在训练过程中无需调整初始连接权值和阈值,只需要设置隐含层神经元个数即可获得最优解。以梧桐庄煤矿水质为例,通过MATLAB仿真证实,该方法不仅克服了常规BP神经网络受初始权值和阈值影响的缺陷,而且识别精度更高;在突水预测方面有很好的应用前景。

一种基于新型卷积胶囊网络的交通标志识别方法，张玉鑫，刘畅，交通标志识别是自动驾驶技术中的一个研究热点，也是保证自动驾驶安全的重要保障。由于道路交通标志的背景复杂，颜色失真严重并存

语言：MATLAB—交通标志自动识别设计（自动定位，分割，识别，方法模板匹配，可sift，svm等方法，带界面，详细步骤和解析）

提出了利用小波变换(WT)、非负稀疏矩阵分解(NMFs)和Fisher线性判别(FLD)来进行人脸识别。用小波变换分解人脸图像，选择最低分辨率的子段，既能捕获到人脸的实质特征，又有效地降低了计算复杂性；非负稀疏矩阵分解能显示地控制分解稀疏度和发现人脸图像的局部化表征；Fisher线性判别能在低维子空间中形成良好的分类。实验结果表明，这种方法对光照变化、人脸表情和部分遮挡不敏感，具有良好的健壮性和较高的识别效率。

提出了一种改进的模板匹配方法. 该方法是在传统的模板匹配方法的基础上, 通过对字符特征区域的扩大和 加强注意设计了一种改进的模板, 以达到更有效的匹配结果. 将该方法应用于沪宁高速公路收费口处实拍的车牌图像 库中, 其平均识别率达到 97 . 1%. 实验结果表明本文所提出的改进的模板匹配方法具有较高的识别率和鲁棒性

为了减少老年人因跌倒而造成的伤害, 及时有效地识别跌倒行为, 提出了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒识别方法。首先将加速度传感器放置于人体腰腹位置, 采集人在运动时的加速度变化数据; 然后使用日常活动数据训练隐马尔科夫模型 (HMM), 利用老年人活动状态相对较少的特点, 从测量数据与HMM的匹配程度寻找“疑似”跌倒行为; 最后计算短暂时间内的身体倾角, 检测人体躺卧姿态, 完成跌倒识别。利用HMM和身体倾角识别跌倒, 解决了生活中缺乏跌倒数据训练样本的问题, 提高了某些近似行为的区分度。仿真结果表明, 该方法在有效识别跌倒行为的同时, 提高了正确率。

针对煤矿生产区域的监控视频较为模糊且人员行为类型复杂,常规行为识别方法的准确率较低的问题,提出了一种基于动态注意力与多层感知图卷积网络（DA-GCN）的煤矿人员行为识别方法。采用Openpose算法提取输入视频的人体关键点,得到3个维度、18个坐标的人体关键点信息,降低模糊背景信息的干扰;通过动态多层感知图卷积网络（D-GCN）提取人体关键点的空间特征,通过时间卷积网络（TCN）提取人体关键点的时间特征,提高网络对不同动作的泛化能力;使用动态注意力机制,增强网络对于动作关键帧、关键骨架的注意力程度,进一步缓解视频质量不佳带来的影响;使用Softmax分类器进行动作分类。通过场景分析,将井下行为分为站立、行走、坐、跨越和操作设备5种类型,构建适用于煤矿场景的Cumt-Action数据集。实验结果表明,DA-GCN在Cumt-Action数据集的最高准确率达到99.3%,最高召回率达到98.6%;与其他算法相比,DA-GCN在Cumt-Action数据集和公共数据集NTU-RGBD上均具有较高的识别准确率,证明了DA-GCN优秀的行为识别能力。