基于检测的人体跟踪算法

传统的目标跟踪算法需要人为标定跟踪区域,且受到漂移问题的影响。为了解决这些困难,针对人体跟踪问题,提出了一种新的基于检测的跟踪算法。为了减少漏跟踪,使用了多个检测算子,用来定位多个身体部位,将其检测结果映射到一个相同的身体区域。为了适应快速运动的目标,使用KLT跟踪和凝聚聚类将检测窗口连接起来形成人体轨迹。实验结果表明:使用多个检测算子明显地提高了跟踪性能;KLT跟踪对于快速运动目标具有适应能力。该算法基本满足实时性。     

健康贴士

■茶垢不除影响健康众所周知,茶杯、茶壶等茶具容易积淀茶垢,但很多人对此不以为意,不爱清理,喝完茶大多是随手冲一冲就作罢。更有不少人认为茶垢多反而能增添茶香,茶具有较厚的茶垢方能达到无茶三分香的效果。殊不知这种习惯性认识,很可能给自己埋     

融合视觉图像处理的目标识别技术在移动机器人中的应用

为了提升移动机器人的运动人体识别效果,研究利用Faster-RCNN-KF对动态人体图像进行实时跟踪,并结合Facenet-MTCNN实现跟踪对象人脸识别。运动人体跟踪检测实验和人脸识别测试结果显示,Faster-RCNN-KF算法跟踪误差仅为0.000 5 m,且跟踪响应速度和误差更正速度较快;Facenet-MTCNN目标识别算法在训练中的分类精度最高能够达到99.15%,分类中的时间延迟为0.01 s,能够有效识别跟踪对象的身份信息。研究结果表明,视觉图像处理技术能够实现人体的有效跟踪检测,并能对不同身份的跟踪对象进行人脸识别,对移动机器人跟踪与识别技术发展具有重要价值。     

多通道特征级联的人体目标再识别

人体目标再识别是视频监控等应用的关键问题之一,文章从特征级联和组合的角度研究了人体目标再识别问题。分析了局部特征集成(ELF)方法的缺点,研究了多通道特征级联的再识别性能,并将提出的级联特征与其他特征进行了组合,最后在公共图库上进行了广泛的验证和比较实验。实验结果表明,与ELF等其他特征相比,文章提出的多通道级联特征和组合特征可获得相当或更好的人体目标再识别性能。     

无监督特征学习的人体活动识别

针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。     

一个基于Jack的装甲车辆虚拟维修训练系统

通过在维修仿真中引入虚拟人,可以显著提高场景的逼真性、真实感。基于虚拟人的几何建模与动作控制技术,设计实现了一个虚拟人动作数据库(VHAD),自下而上由基本动素层、维修动素层和动作单元层组成。基于动作库,进而设计并实现了一个面向维修训练用途的虚拟维修训练系统(VMTS),并针对装甲车辆动力系统更换进行了实例验证,仿真结果表明该系统能够有效地加快维修过程的创建,改善了人机界面的交互性能,提高了虚拟人的智能程度,基本满足了维修训练的要求。     

“人体呼吸探测仪”通过专家鉴定

武警部队重点科研项目“人体呼吸探测仪”,已由武警工程学院研制完成,于2004年11月14日通过专家鉴定。“人体呼吸探测仪”经过专家论证,于2001年被     

数字化士兵的人体供电技术

一、概述现代战争是信息化战争,越来越多的信息化装备将出现在战场上,将极大地提高战斗力。数字化单兵系统也不再仅局限于具有杀伤力的武器,也将会拥有各种信息化装备。如美国为目标力量勇士(未来士兵系统)所配备的信息装备有:GPS地理信息仪、显示头盔、微光夜视仪、红外成像仪、无线网络通信装置等。这些设备极大地提高了单兵的作战能力,使未来战场士兵的数量大大减少。众所周知,所有的电子信息装备都需要电源,而单兵作战时不可能携带大量的能量载体。因此能量如无补充,很快就会消耗殆尽。没有了电源,任何先进的电子信息装备将无法工作,…     

九种蔬果有益皮肤健康

长叶莴苣。6片莴苣叶子就可以提供人体1天所需的维生素A,可促进细胞代谢。莴苣中的钾能促进血液循环,让皮肤获得更多养分。西红柿。西红柿中的番茄红素可保护皮肤中的胶原,使之不易剥落。番茄红素有助展平皱纹,使皮肤细嫩光