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基于轻量级OpenPose改进的幻影机手势交互系统 被引量:5
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作者 谭立行 鲁嘉淇 +2 位作者 张笑楠 刘宇红 张荣芬 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第16期159-166,共8页
目前人机交互方式多以键盘鼠标为主,而基于深度学习手势识别的交互方式算法准确率不高,且实时性和系统稳定性均有待提升。提出一种新颖的针对轻量级OpenPose进行改进的幻影机手势交互系统。采用轻量级OpenPose将人手简化建模为21个关键... 目前人机交互方式多以键盘鼠标为主,而基于深度学习手势识别的交互方式算法准确率不高,且实时性和系统稳定性均有待提升。提出一种新颖的针对轻量级OpenPose进行改进的幻影机手势交互系统。采用轻量级OpenPose将人手简化建模为21个关键点,以MobileNetV1作为基础模型,应用部分亲和域(Part Affinity Fields,PAF)方法实现人手关键点的检测并画出简化骨骼图。为进一步提升人机交互系统的实时性,采用幻影模块(Ghost Module)对卷积层进行降维,用更少的硬件资源取得同样的识别效果。最后搭建验证环境,根据画出的人手骨骼图进行模式匹配,根据匹配识别结果生成交互控制指令,经由蓝牙通讯将指令传送至Arduino UNO平台控制小车实现交互响应。经过初步训练后,该系统在COCO2017验证集上能实现58.7%的准确率,保持了原始OpenPose网络和轻量OpenPose网络的人手关键点识别效果,在家用PC机上可实现每秒32~36帧的识别速率和较高的手势识别率。 展开更多
关键词 人机交互 手势识别 深度学习 关键点检测 幻影模块
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基于改进YOLOv6电动单车违法停放的检测方法研究
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作者 汪燕超 胡旭晓 《智能计算机与应用》 2023年第9期172-175,179,共5页
日常电动单车存在违法停放现象,为消除安全隐患本文提出了一种改进的YOLOv6目标检测模型。在原YOLOv6模型的基础上,在neck部分引入Ghost幻影卷积模块,提升网络模型的检测速度;在检测部分嵌入CBAM卷积注意力模块以突出所检测目标信息,提... 日常电动单车存在违法停放现象,为消除安全隐患本文提出了一种改进的YOLOv6目标检测模型。在原YOLOv6模型的基础上,在neck部分引入Ghost幻影卷积模块,提升网络模型的检测速度;在检测部分嵌入CBAM卷积注意力模块以突出所检测目标信息,提升网络模型的检测精度。实验证明改进后的YOLOv6模型性能得到了一定的提升,其精确率提升了1.5个百分点,对电动单车违法停放的检测具有较大的实际意义。 展开更多
关键词 电动单车 YOLOv6模型 卷积注意力模块 幻影卷积模块
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基于轻量化网络与嵌入式系统的喷码检测 被引量:5
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作者 葛俏 梁桥康 +3 位作者 邹坤霖 孙炜 李珊红 王耀南 《控制工程》 CSCD 北大核心 2022年第12期2349-2356,共8页
针对食品饮料等复杂包装上喷码质量检测的准确率不高与速度慢等问题,提出了一种基于Ghost-YOLO轻量化网络与嵌入式平台的喷码质量检测方法。网络以YOLOv5为基础,采用了幻影模块(GM)对卷积层进行降维,模型参数减少25%。多分类目标检测任... 针对食品饮料等复杂包装上喷码质量检测的准确率不高与速度慢等问题,提出了一种基于Ghost-YOLO轻量化网络与嵌入式平台的喷码质量检测方法。网络以YOLOv5为基础,采用了幻影模块(GM)对卷积层进行降维,模型参数减少25%。多分类目标检测任务的后处理采用位置重复抑制(PDS)方法,通过对所有类别同时采用非极大值抑制(NMS),进一步提高检测精度。最后,利用所提出的改进自训练方法对模型进行训练,并将所提检测方法部署于嵌入式设备中,实现了对喷码质量的实时检测。实验结果表明,所提检测方法在满足实时性的要求下,对喷码字符检测的精确度和召回率分别达到了100%和99.99%。 展开更多
关键词 YOLOv5 幻影模块 目标检测 非极大值抑制 自训练 Jetson TX2
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面向边缘智能光学感知的航空紧固件旋转检测 被引量:2
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作者 符长虹 陈锟辉 +2 位作者 鲁昆瀚 郑光泽 赵吉林 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期472-480,共9页
针对航空紧固件分拣过程中现有方法存在效率低、成本高、精度差等问题,提出一种面向边缘智能光学感知的旋转目标检测方法。构建一种基于强化语义和优化空间的特征融合机制,有效提升目标检测模型的性能;设计一种空洞幻影模块,减少特征融... 针对航空紧固件分拣过程中现有方法存在效率低、成本高、精度差等问题,提出一种面向边缘智能光学感知的旋转目标检测方法。构建一种基于强化语义和优化空间的特征融合机制,有效提升目标检测模型的性能;设计一种空洞幻影模块,减少特征融合网络的参数量,有利于模型在工业场景下的边缘部署;采用高斯类环形平滑标签方法,在模型检测层预测分支上实现旋转目标检测,显著提升模型检测性能,并更有助于工业机器人自动抓取。在权威公开旋转数据集上,检测准确率达到77.16%。最后,在嵌入式智能设备上进行边缘部署并测试,整体准确率达到99.76%,推理速度超过20 FPS(frames per second),满足工业应用的要求。 展开更多
关键词 航空紧固件 旋转目标检测 特征融合 空洞幻影模块 边缘部署
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