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题名RNN循环神经网络的服务机器人交互手势辨识
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作者
郑奕捷
李翠玉
郑祖芳
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机构
湖北工业大学工业设计学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第4期282-285,共4页
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基金
2018年教育部人文社科艺术青年基金—基于图像识别的楚漆器文化基因提取与应用研(18YJC760147)。
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文摘
服务机器人交互过程中机器人重要关节点难以确定,导致交互手势辨识难以增加,因此设计一种基于RNN循环神经网络的服务机器人交互手势辨识方法。利用Kinect捕获服务机器人交互手势深度图像,确定服务机器人交互过程中的重要关节点,提取服务机器人交互手势特征。根据手势特征提取结果,定义手势模板,采用RNN循环神经网络对手势模板进行学习处理,搭建服务机器人交互手势辨识模型,得到相关的交互手势辨识结果。实验测试结果表明,采用所提方法可以快速获取高精度的服务机器人交互手势辨识结果,实际应用效果好。
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关键词
rnn循环神经网络
服务机器人
交互手势
辨识
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Keywords
rnn cyclic neural network
Service Robot
Interactive Gestures
Identification
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名AI后台智能检验系统实现非侵入式协同
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作者
陈泓宇
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机构
上海职群信息科技有限公司
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出处
《移动信息》
2023年第2期138-140,共3页
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文摘
随着互联网科技的高速发展和社会生活的需要,2020年5月国家发改委倡议,政府和社会各界推进企业数字化转型,构建数字化产业链。在数字化的诸多优势中,高效率尤为突出,对企业效益和竞争力提升巨大。然而,人工操作的环节耗时过长,成为链条上最大的短板,这个现实难题亟待解决。根据木桶效应,解决了这个短板问题,就能提升全流程的效率。文中将详细阐述如何利用人工智能领域的机器视觉及机器学习取代人工检验环节,并与其他不可取代的人工环节以及系统环节实现非入侵式协同。
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关键词
非侵入式协同
机器视觉
循环神经网络rnn
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Keywords
Non-invasive collaboration
Machine vision
cyclic neural network rnn
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于溶解氡数据和长短期记忆网络的地震预报
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作者
刘海军
单维锋
耿贵珍
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机构
防灾科技学院应急管理学院
防灾科技学院经济管理学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2020年第10期4029-4035,共7页
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基金
中国地震局教师科研基金(20150110)。
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文摘
溶解气氡浓度异常为可靠地震前兆,通过对历史观测数据进行建模,预测溶解气氡未来趋势,是快速检测溶解气氡浓度异常、研究震-氡机制的前提。溶解气氡浓度数据为典型的时间序列数据,传统的时间序列预测技术主要为自回归(AR)方法和自回归滑动平均(ARMA)方法。这些方法以线性方法为主,其拟合精度有限。采用目前最流行的深度学习技术长短期记忆(LSTM)模型对姑咱地震台、西昌地震台和雅安地震台一段时间内连续观测的溶解气氡日观测数据集溶解气氡浓度数据进行建模,采用90%的数据作为训练数据训练LSTM网络,10%的数据作为预测数据,采用均方根误差评价指标来评价模型的效果。在三种数据集上,LSTM的预测误差均方根误差均明显低于AR和ARMA方法。该结果表明,LSTM的预测精度高于传统的AR、ARMA方法。
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关键词
时间序列分析
长短期记忆网络
前兆数据
趋势预测
循环神经网络
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Keywords
time series analysis
long short-term memory
precursor data
trend prediction
rnn(cyclic neural network)
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分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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