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题名基于深度学习的驾驶人员二维关节点提取方法研究
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作者
吕昆昆
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机构
新疆职业大学
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出处
《电脑乐园》
2023年第3期232-234,共3页
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文摘
随着我国汽车行业的快速发展,人们对汽车的要求不在仅仅满足于汽车的出行代步工具属性了,而对汽车的驾乘舒适性提出了更高的需求,因此,汽车厂家在设计座椅时需要获得大量的驾驶人员的人体关节点信息,以便能够设计出符合中国人体工程学的汽车座椅。本文在现有的二维人体关节点提取方法的基础上,以深度神经网络为基础,提出了一种新的基于深度神经网络的人体二维关节点提取方法。
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关键词
二维人体关节点
深度神经网络
汽车
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分类号
TP
[自动化与计算机技术]
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题名融合深度学习与外极线约束的三维人体位姿测量方法
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作者
宋丽梅
吕昆昆
杨燕罡
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机构
天津工业大学电气工程与自动化学院天津市电工电能新技术重点实验室
天津职业技术师范大学机械工程学院
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出处
《应用光学》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1166-1173,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61078041,51806150)
天津市应用基础及前沿计划(18JCQNJC04400,16JCYBJC15400,15JCYBJC51700)
+2 种基金
天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室开放基金(PIL1603)
天津市企业科技特派员项目(18JCTPJC61700)
天津市高等学校创新团队培养计划的资助(TD13-5036)。
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文摘
为了实现汽车座椅上三维人体姿态的高精度实时测量,基于现有二维人体关节点和三维人体关节点测量方法,提出了一种融合深度学习与外极线约束的三维人体姿态测量方法。该方法将二维人体关节点深度网络提取方法和双目测量系统相结合,采用双通道多阶段迭代网络分别提取左右相机图像中人体二维关节点,结合关节点位置的Brief特征和外极线约束,利用双目相机标定结果将匹配二维关节点信息转换到三维空间中,最终得到三维人体姿态。实验结果表明,文中提出方法在自采测试集中的检测精度可达到98%。通过得到三维关节点计算所得关键位姿角度的偏差小于10°。该文所提出的方法能够满足实际汽车座椅设计的数据采集要求。
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关键词
二维人体关节点
深度神经网络
外极线约束
三维人体位姿
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Keywords
2-D human joint points
depth neural network
epipolar constraint
3-D human pose
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分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
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