基于深度学习的乒乓球姿态动作评分方法

为了方便乒乓球运动训练和相关体育赛事评分,提出一种乒乓球姿态动作评分方法。通过深度学习神经网络提取骨骼关节点数据,得到一组动作序列的空间角度变化值;通过改进的动态时间规整DTW(dynamic time warping)算法把两组动作序列的关节点数据进行匹配,得到序列之间的距离;根据Mean Shift算法聚类数决定各个骨骼关节点权重系数,计算得到两个动作序列距离的大小评分值。实验表明,该方法能很好地实现人体动作评分,提高了关键关节点权重分值的影响,提高了乒乓动作序列评分的准确度,更加符合专家主观评分标准。

基于Motionnet的多梳经编机数控系统设计

针对现有国产多梳经编机因控制对象种类多、数量大而导致的数控系统结构复杂、故障率高、维护困难等问题,提出采用省线模式的基于高速运动控制网(Motionnet)的分布式运动控制网络设计方案,同时借助超高速数据总线Motionnet独有的G9000系列组网芯片实现系统内统一数据格式的信息传输,利用统一的总线类型搭建连接送经牵拉、花梳横移、贾卡提花等所有功能单元的控制网络。该设计方案极大简化了多梳经编机数控系统的网络结构和电缆接线数量,提高了系统内数据转换效率和整机无故障运行时间。

A Step Motor Driver For the Let-off Mechanism of Looms

It is simple with good quality,and versatile with low costto use a step motor drive for the let-off mechanism ofweaving machines.This paper deals with the investiga-tion of this mechanism about the warp tension detectingand the design of the step motor drive system,which ispracticable,reliable and with low power consumption.So it is worthwhile to spread and push forward its appli-cation.

连续康复训练动作分割与评估

为提高对康复训练动作反馈的准确性和客观性以及康复患者在康复训练中的积极性和自律性,建立一种能够处理人体连续康复训练动作数据的动作评估方法.首先,提出一种基于高斯混合模型的动作分割方法,从同一动作的连续重复运动序列中提取单次动作数据.其次,根据相关先验知识,提出结合显著运动特征动态时间规整距离评估与高斯混合模型似然评估的多特征融合动作评估方法,从康复训练动作的整体动作与局部关节信息两方面进行动作评估.结果表明:动作分割方法能够很好地分割连续重复动作的运动数据,在数据集上分割动作的正确率达到95%以上;多特征融合动作评估方法有效地提高健康样本与康复患者样本之间动作评估的区分度,使得健康样本动作分数在0~1的评分范围内主要分布在0.93~0.94的得分区间,患者样本则主要分布在0.81~0.89的得分区间.

剑杆织机经纱张力数学模型及仿真

准确分析剑杆织机经纱张力变化规律是织机改进的基础.在考虑织机经纱张力、经纱形变等多个影响因素基础上,通过对织机基本运动动力学的分析,建立了用于分析经纱张力的动态数学模型及数字仿真系统.该系统具有明显的模块化特征,不仅适用于多种车速、开口运动曲线以及打纬运动曲线的复杂机构运动动力学性能仿真,而且由于其各模块相对独立,便于各模块升级的分析,具有良好的适应性和扩展性.系统仿真结果清晰地反映了织机纱线的张力变化规律,证明了所建模型的正确性.

基于运动能量模型的人体运动捕捉数据库的检索

不同于经典的基于几何空间位置的检索方法,首先提出基于运动能量的描述人体运动的模型,在此基础上引入熵的概念,提取能体现运动特征的关键关节作为衡量动作相似性的基准;然后利用Keogh定界算法建立索引,以加快检索速度;最后,利用动态时间变形算法计算运动例子和检索集之间的相似度,确定检索结果集.实验结果表明,该方法速度快、准确性高.

高速经编机梳栉横移运动的优化设计

为改善梳栉横移运动,减小横移冲击,通过分析梳栉横移运动的工艺特性,运用机械运动学理论,选用适合高速凸轮机构的组合正弦加速度运动规律作为梳栉横移驱动曲线,研究影响横移运动特征值的4个因素:织针针距、横移针距数、经编机主轴转速和横移允许主轴转角。分析结果表明,可通过增大横移允许主轴转角的方法来优化横移运动,即在确保横移安全可靠的条件下导纱针横移提早起始点,延后结束点,增加实际横移时间,从而显著改善高速经编机梳栉横移的运动性能。

动作与音乐的节奏特征匹配模型

针对计算机动画制作中的自动编舞和配乐问题,提出一个基于节奏特征的动作-音乐匹配模型.首先分析出动作和音乐数据的节奏特征,然后使用动态时间规整算法度量动作与音乐片段的匹配程度,从而形成动作与音乐节奏匹配的计算模型.自动编舞或配乐流程包括预处理和实时匹配2个阶段.在预处理阶段,利用节奏特征匹配模型预先计算,获得数据库中所有潜在的动作和音乐片段组合的匹配程度,并得到一个动作-音乐映射图;在实时匹配阶段,首先通过图遍历的方法来搜索出与输入具有最佳节奏匹配的候选动作或者音乐,然后进一步对这些候选动作或者音乐数据的节奏特征点进行适当的优化调整,形成自动编舞或者配乐的结果.实验结果表明,该模型能够有效地指导用户编排出所期望的舞蹈动作或背景音乐.

步态识别综述

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证。对步态识别的优缺点以及步态识别所涉及到的运动分割、特征提取与选择、模式识别算法进行了综述,并对步态识别中存在的问题与未来的研究方向进行了讨论。

织造过程中经纱所受摩擦作用分析

分析织造过程中经纱所受摩擦作用。通过分析织造过程中4个区域中经纱所受的摩擦作用以及不同组织织物在开口过程中经纱间的摩擦作用,认为:经纱所受的摩擦主要来源于开口过程中经纱与经纱之间的摩擦,而且主要是后部梭口的经纱间摩擦。使用多页综框织造时,运动的经纱与同层经纱间摩擦次数较多,在每次开口时经纱所受到的平均摩擦次数也较多;采用复列式综织造高密织物时,经纱要受到同页综框不同列综丝上经纱的摩擦,该摩擦易造成断头。要采取适当措施减小开口过程中经纱之间的相互摩擦,同时提高原纱质量和经纱织前准备质量,才能有效减少经纱断头。

高速经编机电子横移系统运动精度分析

针对电子横移系统不能适应高速经编机的发展要求,影响高速经编机全面电子化控制的问题,通过对电子横移系统的工作原理与工艺要求的研究,从系统控制和机械结构2方面分析影响横移运行精度的因素。结果表明:在系统控制方面,控制方式、驱动运动规律、电子齿轮比设置、跟随误差、反馈方式与精度、主轴信号装置是影响横移运动精度的因素;在机械结构方面,直线伺服电机的选型与安装、顶杆长度、电机运动轴与梳栉的平行度是横移运动精度的主要影响因素。

虚拟维修中的虚拟人移动仿真

虚拟维修是近年来提出的一个新概念,并在维修性分析、维修训练等领域得到广泛的应用。为了解决维修过程仿真中的维修人员仿真问题,提出了一个分阶段的虚拟人移动仿真方法,采用随机运动规划方法生成虚拟人躯干及头部的无碰撞路径,利用运动捕获数据和运动变形来实现对四肢运动的仿真。在运动规划中引入了姿态转移图的概念,实现了虚拟人移动过程中多种姿势之间的自然转化。采用基于运动变形的方法消除了虚拟人上肢和环境中其他物体的碰撞现象,提高了仿真真实性。

一种虚拟人运动拟合算法

本文研究并实现了虚拟人在不同运动形式之间进行自然、平滑过渡的一种运动拟合算法 .该算法根据已有的运动 ,采用多级B -样条表示的规整函数产生不断细化的运动 ,从而得到最终的目标运动 .最后 。

近似周期运动的人体异常行为识别

从人体行为动作的近似运动周期出发,对人体异常行为识别进行了研究。首先采用混合高斯模型的背景差分法提取出人体运动目标,然后对人体形状的变化进行分析来获取该人体运动的近似周期,将人的行为序列分解为一系列的近似运动周期单元,并提取某一近似运动周期单元的R变换特征,最后通过动态时间规整法来决定不同人体运动的类别归属。实验证明,该算法可以有效地检测人体异常行为。

基于优选特征轨迹的全分辨率视频稳定

该文提出一种基于优选特征轨迹的视频稳定算法。首先,采用改进的Harris角点检测算子提取特征点,通过K-Means聚类算法剔除前景特征点。然后,利用帧间特征点的空间运动一致性减少错误匹配和时间运动相似性实现长时间跟踪,从而获取有效特征轨迹。最后,建立同时包含特征轨迹平滑度与视频质量退化程度的目标函数计算视频序列的几何变换集以平滑特征轨迹获取稳定视频。针对图像扭曲产生的空白区,由当前帧定义区与参考帧的光流作引导来腐蚀,并通过图像拼接填充仍属于空白区的像素。经仿真验证,该文方法稳定的视频,空白区面积仅为Matsushita方法的33%左右,对动态复杂场景和多个大运动前景均具有较高的有效性并可生成内容完整的视频,既提高了视频的视觉效果,又减轻了费时的边界修复任务。

弧面凸轮行星减速机构内外弧面凸轮包角的分析与优化

对弧面凸轮行星减速机构的内弧面凸轮和外弧面凸轮的包角进行了研究.在保证传动连续的条件下,推导了内、外弧面凸轮包角与行星轮个数和行星轮上滚动齿的个数等结构参数间的关系;在分析了内、外弧面凸轮的包角与啮合齿数的基础上,优化了内、外弧面凸轮包角的取值.通过案例分析,验证了模型的正确性,为后续该传动结构的设计和优化提供了理论依据.

基于动态时间规整(DTW)优化积分直方图动态捕捉的持续人体动作识别研究

针对现有持续人体动作识别算法实时性不高的问题,提出了一种基于动态时间规整(DTW)积分直方图的动态捕捉方法。首先,利用积分直方图对原始动作进行分类;然后,聚类各种时空姿态建立动作的统计表示,并采用巴氏距离测量两个直方图的相似性;最后,根据动态时间规整方法设计了动态程序识别算法。通过大型数据集的测试以及与几种最新方法的比较证明了方法的高效性,即使在数据库包含噪声和相似动作的情况下,方法仍然取得了很好的识别效果。

基于运动随机性的群体运动合成

运动捕获技术是目前人体动画领域最有前途的技术之一。针对其重用性问题,多种运动编辑方法被提出。然而,这些编辑方法大都针对单个角色运动进行处理;现有的群体运动方法更多的考虑的是运动决策、运动协调。另外,现有的基于物理的动画方法仅仅考虑利用位置随机性来增加变动。通过对单角色捕获运动,施加位置和时间随机性,并结合反向动力学与多层次B样条拟合技术,来合成逼真的群体运动。

基于图像变形融合时空滤波的视频细微运动增强算法

提出一种基于图像几何变形的视频细微运动增强算法,该算法可在不放大图像噪声的前提下,揭示视频中人眼无法察觉的细微运动信息。其融合了Eulerian和Lagrangian对运动目标描述的形式,以Eulerian视频增强算法(Eulerian Video Magnification,EVM)作为时-空滤波器,通过逐帧检测视频中像素级运动信息建立运动映射图,再根据该运动映射图以Lagrangian的形式计算几何变形网格。最后,使用变形网格对原始输入视频的每一帧图像进行几何变形,放大视频中细微运动目标的运动幅度。实验结果表明,提出的视频运动增强算法能显著降低图像噪声对输出视频画面质量的影响,其视频数据处理管线具备较高的可扩展性,适合于引入先进图像预处理和网格以进一步提高输出视频画面的质量。

动态时间规整算法在时程反应分析选取地震动中的应用

地震动记录是进行结构时程反应分析的重要输入数据。由选取不同地震动记录所计算的时程反应分析结果之间的差异非常显著。本文依据我国现行建筑结构抗震设计规范规定的在时程反应分析中选取地震动的原则,基于动态时间规整算法提出了一种在全周期范围内匹配目标设计谱的地震动选取方法。该方法以DTW距作为控制加速度反应谱与目标设计谱匹配程度的标准参数。为便于在实际中应用,对于每一种不同形式的目标设计谱,本文均给出了10条与该目标设计谱最为匹配的地震动记录。为验证本文方法的有效性,最后以3个不同自振周期的框架结构为例,对本文方法进行了验证。