结合双向混合约束和弹性验证机制的跨模态动作匹配

由于视频骨骼数据的复杂性及语义鸿沟问题,现有的动作匹配方法无法较好地解决不同模态运动数据间的关联匹配问题.为此,提出一个面向RGB视频-三维骨骼数据的跨模态动作匹配学习方法.首先,设计跨模态动作匹配框架,挖掘RGB视频数据和骨骼序列数据间的共同语义信息;其次,引入权值共享的多模态双层残差结构和双向混合约束,用于挖掘模态间关联,从而生成共享语义嵌入的跨模态表示,极大地提高数据利用率和提升模型的性能;最后,提出弹性验证模块,促使网络在共享语义空间中专注于鉴别性动作特征的学习,有效地提升模型的泛化性能.实验结果表明,该框架可以更加有效地解决RGB视频和骨骼序列2个模态间的动作匹配任务,并在NTU-RGBD和JHMDB数据集上的跨模态ACC和MAP定量分析指数方面均优于现有3种基准算法,较好地实现了异构模态动作间的灵活跨越.

不同时间阻断三维发球和知觉动作匹配程度对网球接发球的影响

旨在探讨不同时间阻断视频对网球运动员接发球预判准确率和反应时的影响,并考察知觉动作匹配程度(按键反应、动作反应)对运动员接发球的影响。25名男性被试有偿参加试验,包括专家组(7名一级运动员)、中等水平组(10名二级运动员)和新手组(8名业余爱好者)。结果表明:随着时间阻断的增加,预判准确率上升,反应时缩短,专家组的预判准确率和反应时显著优于中等水平组和新手组;按键反应的准确率高于动作反应时的准确率,但反应时长于动作反应的反应时,专家组的动作反应时和准确率明显优于新手组;与新手组相比,专家组的接发球反应时多集中在最佳接发球时间区域,对接发球时机的判断更准确。

不同知觉动作匹配和技能水平对虚拟网球情境中运动员接发球的影响

采用虚拟现实技术和专家-新手范式,以生态学理论为指导,模拟虚拟网球发球情景,探讨虚拟网球发球情景中不同技能水平网球运动员在不同知觉动作匹配时的接发球表现。结果:(1)一级运动员口语报告和真实动作准确率均显著高于二级运动员和业余爱好者;(2)一级运动员动作准确率高于口语报告,二级运动员和业余爱好者则相反;(3)一级运动员口语报告反应时显著快于二级运动员和业余爱好者;(4)一级运动员身体启动时间显著早于二级运动员和业余爱好者,二级运动员身体启动时间显著早于业余爱好者,一级运动员和二级运动员挥拍启动时间显著早于业余爱好者,一级运动员运动总时间显著多于二级运动员和业余爱好者,二级运动员显著多于业余爱好者,一级运动员挥拍总时间显著少于二级运动员和业余爱好者,二级运动员挥拍总时间显著少于业余爱好者。结论:(1)虚拟运动情景中同样存在专家优势;(2)知觉动作匹配水平影响接发球表现,高水平的知觉动作匹配更能体现专家优势,高水平运动员真实动作接发球表现更好;(3)高水平运动员把握接发球的时机更准确,击球点更靠前,接发球效率更高。

基于DTW和K-means的动作匹配和评估

为满足基于Kinecrt的康复训练系统的需要,提出一种人体动作匹配和评估方法。该方法通过Kinect实时提取骨骼关节点三维坐标,计算骨骼关节点的角度,得到一组动作序列的空间角度变化值;然后通过改进的DTW算法把两组动作序列的角度值进行匹配,得到两个序列之间的距离;最后通过K-means聚类方法对距离的大小评估。实验表明,该方法能很好地实现人体动作匹配和评估,实时性好,较传统DTW算法在识别速率上有明显提高。

软件定义网络中基于匹配动作表的IP隧道

当前基于IP层的隧道技术在网络虚拟化、构建覆盖网络、连接异构网络等方面有着广泛的应用,但是这些传统IP隧道在管理配置方面存在不易维护、管理复杂、效率低等问题.软件定义网络是一种新型网络管控体系结构,它将网络的控制和管理逻辑从网络设备中抽离出来,并提供了开放统一的编程接口,从而大大提升了网络的管理效率.但作为软件定义网络的重要标准,OpenFlow原生并不支持IP隧道的建立,因此在SDN网络中建立隧道依然依赖于传统的配置方式.该文采用SDN中数据平面的匹配动作表编程模型,提出了一种新的IP隧道机制——MAT隧道.MAT隧道可以通过下发流表规则对隧道报文直接进行封装和解封,不再通过配置隧道端口的方式.该文基于开源软件交换机Open vSwitch和开源控制器Floodlight完成了MAT隧道原型的实现,并利用DPDK对于其性能做了一定优化.该文还根据真实拓扑搭建了仿真环境,对MAT隧道与Open vSwitch原有的隧道进行了对比评估,结果显示MAT隧道可以将隧道的平均时延降低10%左右,而采用DPDK加速后可以进一步降低20%左右.而通过隧道进行路径切换的测试表明,MAT隧道将隧道切换过程中的最大抖动降低3个数量级,同时将对吞吐量的影响降低50%.

基于Kinect的皮影动作实时匹配研究

皮影文化传承中由于受众老龄化和传承断代化使得皮影文化逐渐面临没落,基于Kinect实现皮影动作实时匹配能够为传统皮影文化注入新的活力。根据皮影特点构建关节点皮影模型,实现了皮影的静态数字化。基于Kinect获取人体深度图像,通过分割遮罩和机器学习获取人体骨骼点坐标,生成人体骨架。对关节点皮影模型进行骨骼绑定与权重设置,将Kinect采集到的人体数据绑定到皮影上。通过骨骼树的遍历和动作匹配算法完成坐标映射,实现人体与皮影动作的实时匹配,从而完成皮影的动态表演数字化。

面向装备平台的敏捷交换芯片设计与实现

在构建车载、舰船、航空航天等装备平台网络系统时,需要综合考虑功能、性能、体积、功耗、易用性等制约因素,传统高性能的商用网络交换芯片功耗高、配置和使用复杂,难以满足相关需求。对此提出了一种面向装备平台的可编程、低功耗的敏捷交换芯片架构。该架构引入协议无关的超长内容匹配-动作流水线,提供可编程的转发配置、流限速、报文修改等功能,支持现存各类网络协议及用户自定义协议。架构提供灵活的管理配置模式,可满足远程配置、无管理CPU的轻量化配置等多种应用需求。另外,通过敏捷交换协议的扩展功能,可将查表结果、动作处理记录、用户配置信息等随原报文一同送出芯片,实现单个报文粒度的精细化处理和灵活的功能扩展。基于敏捷交换架构,流片制造了YHHX-DS160敏捷交换芯片,该芯片可提供160 Gbps全接口线速交换能力,最大功耗仅6.6 W,能效比达到24 Gbps/W。

基于Kinect的人体三维动作实时动态识别

针对传统的二维图片动作识别算法识别率相对不高、实时性不强的问题,提出一种三维的人体动作实时识别的方法。该方法首先通过Kinect获取人体三维骨骼数据,然后对骨骼数据信息采取归一化的方法进行数据对齐的预处理,使得与实时数据与标准数据的角度阈值和距离参考值统一。最后与标准动作采用多特征融合的识别算法对动作进行识别与匹配的方法,并在此基础上改进基于关节点角度的动作识别方法。实验结果表明,本文方法运行速度较快,可有效消除角度测量不稳定以及距离测量无法检测方向上的差异造成的动作匹配不准确。满足三维动作识别的实时性、鲁棒性要求。

一起小水电保护动作的正确性分析及防范措施

在云南的中小水电站中,由于电站容量小,较分散,为了节约送出通道和工程投资,基本一条流域的小电站均采用“T”接入一回35kV或110kV的公用送出线路后再接入系统。因此,出于线路故障或其它电站站内发生故障后,相邻各电站及系统侧的保护动作的正确性就显得非常重要;特别是各电站的送出线路的断路器保护定值与机组过速保护定值的匹配性就显得非常重要。

地铁框架保护与轨电位的匹配

描述广州地铁一号线护与轨电位的重要性,两种看似不同的保护单元但有着微妙的关联。保护主次匹配成为动作的关键点。保护动作时间的整定值决定两种保护的合理性。通过运行实践经验证明保护动作时间要根据实际情况来调整。

青藏铁路ZDJ9转辙机与HSC转辙机控制模块接口电路原理简析

介绍因青藏铁路更换转辙机而新增的ZDJ9转辙机与ITCS列控系统HSC转辙机控制模块间的接口电路。分析接口电路的动作时序,验证其与HSC转辙机控制模块动作时序相匹配,并满足转辙机动作要求。