为了预防新冠肺炎的传播,在佩戴口罩的同时,保持一定的社交安全距离是必要的。为解决现有的目标检测算法在社交距离检测中无法同时满足检测的实时性、准确性以及在复杂场景中存在遮挡、小尺度目标等问题,提出基于YOLOv3(You Only Look O...为了预防新冠肺炎的传播,在佩戴口罩的同时,保持一定的社交安全距离是必要的。为解决现有的目标检测算法在社交距离检测中无法同时满足检测的实时性、准确性以及在复杂场景中存在遮挡、小尺度目标等问题,提出基于YOLOv3(You Only Look Once version 3)的改进算法DPPY(dilated pyramid-pooling with YOLOv3)。首先使用空洞卷积参与到YOLOv3的核心图像处理结构中,然后引入密集型连接网络进一步融合不同层之间的连接,并且在这基础上还模仿了空间金字塔结构处理输入数据的尺寸问题,最后将这些处理结果一起与待追踪物体与彼此间的前后位置进行更好的关联并选用卡尔曼滤波器这个工具来更好地处理。若行人彼此间靠的过于紧密,则标红发出警报,以便更好地提醒相关人员注意。结果表明:与传统的YOLOv3算法相比,DPPY算法检测速度更快,检测精度更高。检测速度达到了34帧/s,平均准确率(average precision, AP)提高了9.1%,并且在大、中、小目标检测中平均准确率均值(mean average precision, mAP)分别提高了7.8%、8.2%、8.9%。展开更多
文摘为了提高表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)的手势分类准确率,通过惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)与采集姿态信号与sEMG的混合信号,提出了GRUBiLSTM双层网络的实时手势分类算法。第1层门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)利用能量组合算子特征对混合信号进行突变点检测,定位运动态数据起始点;第2层双向长短时记忆循环神经网络(Bi-directional long short term memory,BiLSTM)使用能量核相图特征对运动态混合信号进行2个方向10种手势的分类。通过离线模型优化,分类算法识别时间低于40 ms,突变点检测精度88.7%以上,手势分类准确率为85%,信息传输率(informationtranslaterate, ITR)达到89.9 bits/min,与基于机器学习的分类算法相比,在准确率与计算效率上具有优势。
文摘为了预防新冠肺炎的传播,在佩戴口罩的同时,保持一定的社交安全距离是必要的。为解决现有的目标检测算法在社交距离检测中无法同时满足检测的实时性、准确性以及在复杂场景中存在遮挡、小尺度目标等问题,提出基于YOLOv3(You Only Look Once version 3)的改进算法DPPY(dilated pyramid-pooling with YOLOv3)。首先使用空洞卷积参与到YOLOv3的核心图像处理结构中,然后引入密集型连接网络进一步融合不同层之间的连接,并且在这基础上还模仿了空间金字塔结构处理输入数据的尺寸问题,最后将这些处理结果一起与待追踪物体与彼此间的前后位置进行更好的关联并选用卡尔曼滤波器这个工具来更好地处理。若行人彼此间靠的过于紧密,则标红发出警报,以便更好地提醒相关人员注意。结果表明:与传统的YOLOv3算法相比,DPPY算法检测速度更快,检测精度更高。检测速度达到了34帧/s,平均准确率(average precision, AP)提高了9.1%,并且在大、中、小目标检测中平均准确率均值(mean average precision, mAP)分别提高了7.8%、8.2%、8.9%。
