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基于融合注意力机制LSTM网络的地下水位自适应鲁棒预测
被引量:
2
1
作者
佃松宜
厉潇滢
+2 位作者
杨丹
芮胜阳
郭斌
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期54-64,共11页
地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问...
地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问题,本文提出了一种新的鲁棒自适应水位预测算法。首先,对水文数据进行预处理,解决了数据时间跨度大、噪声多、缺失及异常、非平稳等问题。其次,针对不同输入特征对预测指标的影响,在模型训练阶段提出一种新的空间变量注意机制,可快速识别与水位关联的关键变量,并对输入特征赋予不同的影响权重。然后,针对不同序列长度对预测效果的影响,还设计了自适应时间注意力机制,帮助网络自适应地找出与不同时间序列长度预测指标相关的编码器隐藏状态,以更好地捕捉时间上的依赖关系。在此基础上,以上下文向量作为输入,提出一种融合注意力机制的长短时记忆网络水文预测算法。最后,通过意大利Petrignano水文数据验证了所提算法的有效性,并与GRU、Elman、LSTM、VA–LSTM和S–LSTM等方法进行预测性能比较。结果表明,基于融合注意力机制的LSTM网络在面临大规模、噪点多的复杂数据时有优于其它几种算法的预测效果,表明该算法具有强自适应性和鲁棒性。本文研究结果可以为市政排水策略合理调整、及时控制提供参考。
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关键词
地下水位预测
时间与空间注意力机制
LSTM网络
自适应预测
鲁棒预测
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职称材料
基于双流自适应时空增强图卷积网络的手语识别
2
作者
金彦亮
吴筱溦
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期189-199,共11页
针对提取手语特征过程中出现的信息表征能力差、信息不完整问题,设计了一种双流自适应时空增强图卷积网络(two-stream adaptive enhanced spatial temporal graph convolutional network,TAEST-GCN)实现基于孤立词的手语识别。该网络使...
针对提取手语特征过程中出现的信息表征能力差、信息不完整问题,设计了一种双流自适应时空增强图卷积网络(two-stream adaptive enhanced spatial temporal graph convolutional network,TAEST-GCN)实现基于孤立词的手语识别。该网络使用人体身体、手部和面部节点作为输入,构造基于人体关节和骨骼的双流结构。通过自适应时空图卷积模块生成不同部位之间的连接,并充分利用其中的位置和方向信息。同时采用残差连接方式设计自适应多尺度时空注意力模块,进一步增强该网络在空域和时域的卷积能力。将双流网络提取到的有效特征进行加权融合,可以分类输出手语词汇。最后在公开的中文手语孤立词数据集上进行实验,在100类词汇和500类词汇分类任务中准确率达到了95.57%和89.62%。
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关键词
骨架数据
双流结构
自适应时空图卷积模块
自适应多尺度时空注意力模块
特征融合
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职称材料
MEC-Net:基于运动捕捉和通道注意力的行为识别方法
3
作者
郭志鑫
冯秀芳
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1805-1811,共7页
针对视频行为识别过程中面临的特征信息利用不充分、计算量过大的问题,提出一种基于运动捕捉和通道注意力的行为识别模型。模型利用卷积和池化层提高关键特征的利用率,利用空间通道注意力模块在通道维度利用自适应学习参数聚合信息,降...
针对视频行为识别过程中面临的特征信息利用不充分、计算量过大的问题,提出一种基于运动捕捉和通道注意力的行为识别模型。模型利用卷积和池化层提高关键特征的利用率,利用空间通道注意力模块在通道维度利用自适应学习参数聚合信息,降低背景冗余信息的影响,引入时空注意力机制融合特征信息获得分类结果。所提模型在公开数据集UCF101、Kinetics-400以及HMDB51上分别获得了94.5%、80.2%和61.9%的精确度,对比其它模型具有更加精准的识别结果以及更少的计算量,验证了模型的有效性。
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关键词
行为识别
视频
混合模型
注意力机制
时空特征
自适应
通道
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职称材料
红外弱光下多特征融合与注意力增强铁路异物检测
4
作者
陈永
王镇
+1 位作者
卢晨涛
张娇娇
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1884-1895,共12页
针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上...
针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上,引入自适应特征融合(ASFF)模块,充分利用目标高层语义与底层细粒度特征信息,提升红外目标特征提取能力。通过提出的空洞卷积增强注意力模块(Dilated-CBAM)进行关键特征提取,扩大注意力模块感受野范围,克服了原始CenterNet卷积块感受野映射区域变窄、无法检测弱小目标的问题,提升了无锚框网络的检测精度。使用Smooth L1损失函数进行训练,克服了L1损失函数在网络训练过程收敛速度慢及训练不稳定解的问题。通过铁路红外数据集及现场实验测试,结果表明:所提方法较原始CenterNet模型平均检测精度提高了8.03%,检测框置信度提升了31.23%,平均检测速率是Faster R-CNN模型的9.6倍,所提方法在红外弱光环境下能够更加快速准确地检测出铁路异物,主客观评价均优于对比方法。
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关键词
机器视觉
红外弱光
异物检测
自适应特征融合
空洞卷积增强注意力模块
无锚框网络
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职称材料
多尺度全局自适应注意力图神经网络
5
作者
苟茹茹
杨文柱
+1 位作者
罗梓菲
原云峰
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第12期3039-3051,共13页
针对动态多尺度图神经网络的编解码网络中存在的身体部位内部关节点间关联度不高和感受野受限制导致运动预测误差偏高的问题,提出了一种用于人体运动预测的多尺度全局自适应注意力图神经网络,降低运动预测误差。提出了一种划分骨架关节...
针对动态多尺度图神经网络的编解码网络中存在的身体部位内部关节点间关联度不高和感受野受限制导致运动预测误差偏高的问题,提出了一种用于人体运动预测的多尺度全局自适应注意力图神经网络,降低运动预测误差。提出了一种划分骨架关节点的多距离分区策略,用于提高身体部位关节点信息在时间和空间上的关联程度;提出了全局自适应注意力时空卷积神经网络,以动态地加强网络对某一动作有贡献的时空关节点的关注度;将上述两处改进集成到图卷积神经网络门控循环单元中,以增强解码网络的状态传播性能,并降低预测误差。实验表明,与最新方法相比,该方法在Human 3.6M、CMU Mocap和3DPW数据集上的预测误差都有所下降。
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关键词
运动预测
多距离分区策略
全局自适应注意力
时空图卷积神经网络
门控循环单元
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职称材料
用于人体动作识别的多尺度时空图卷积算法
被引量:
1
6
作者
赵登阁
智敏
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第3期719-732,共14页
基于骨骼数据的时空图卷积人体动作识别网络(ST-GCN)存在时间卷积层结构单一、固定的问题,难以全面提取每个动作类别所需的全部重要阶段特征。针对这一问题,提出了包含多个不同尺度卷积核和多种结构的时间图卷积层,构造了多尺度时空图...
基于骨骼数据的时空图卷积人体动作识别网络(ST-GCN)存在时间卷积层结构单一、固定的问题,难以全面提取每个动作类别所需的全部重要阶段特征。针对这一问题,提出了包含多个不同尺度卷积核和多种结构的时间图卷积层,构造了多尺度时空图卷积网络(SMT-GCN),利用不同的时间图卷积操作抽取并融合不同尺度的时间轨迹特征。同时,为了强化人体长距离关联信息和空间结构化特征,在SMT-GCN中融合了构造的变换残差模块(Tran-Res)和轻量级注意力模块(CBAM),构造了多尺度时空图注意卷积网络(SAMTGCN)。实验在NTU RGB+D数据集和HDM05数据集上进行,提出的SMT-GCN和SAMT-GCN均获得了识别精度的提升;另外,设计的多尺度时间图卷积模块可以融合于其他基线网络中并提高性能。为探究卷积核尺度及结构对算法的影响,设计了相应消融实验,实验结果表明卷积核大小为1、5、9的SAMT-GCN性能最优,并且具有稠密结构的网络识别精度要高于具有串行和并行结构的网络。
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关键词
人体动作识别
时空图卷积网络(ST-GCN)
多尺度时间图卷积
变换残差模块(Tran-Res)
轻量级注意力
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职称材料
基于时空注意力金字塔卷积的动作识别
7
作者
冯雨威
吴丽君
《网络安全与数据治理》
2023年第2期76-82,88,共8页
动作识别算法需要从视频中提取空间和时域特征,对计算存储资源要求较高。基于2D CNN的网络更为轻量,但从视频中提取时域特征的能力较弱,动作识别性能通常受到限制。S-TPNet提出时空金字塔模块以获取图像序列的时间粒度特征,有效提升了基...
动作识别算法需要从视频中提取空间和时域特征,对计算存储资源要求较高。基于2D CNN的网络更为轻量,但从视频中提取时域特征的能力较弱,动作识别性能通常受到限制。S-TPNet提出时空金字塔模块以获取图像序列的时间粒度特征,有效提升了基于2D CNN的动作识别网络的性能。基于S-TPNet,设计了时空注意力模型以凸显空间和时间上的重要特征。为降低输入数据量,通常抽取局部视频帧作为输入,为降低采样帧与整体视频之间的不稳定差异,设计了自适应等间隔采样策略。实验表明,在未预训练的情况下,本网络在UCF-101和HMDB-51数据集上分别将Top-1精度提高了5.1%和3.3%,并且不会大幅增加所需参数。
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关键词
时空注意力
动作识别
自适应采样
2D
CNN
时空金字塔
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职称材料
时空域融合的骨架动作识别与交互研究
被引量:
6
8
作者
钟秋波
郑彩明
朴松昊
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期601-608,共8页
在人体骨架结构动作识别方法中,很多研究工作在提取骨架结构上的空间信息和运动信息后进行融合,没有对具有复杂时空关系的人体动作进行高效表达。本文提出了基于姿态运动时空域融合的图卷积网络模型(PM-STFGCN)。对于在时域上存在大量...
在人体骨架结构动作识别方法中,很多研究工作在提取骨架结构上的空间信息和运动信息后进行融合,没有对具有复杂时空关系的人体动作进行高效表达。本文提出了基于姿态运动时空域融合的图卷积网络模型(PM-STFGCN)。对于在时域上存在大量的干扰信息,定义了一种基于局部姿态运动的时域关注度模块(LPM-TAM),用于抑制时域上的干扰并学习运动姿态的表征。设计了基于姿态运动的时空域融合模块(PMSTF),融合时域运动和空域姿态特征并进行自适应特征增强。通过实验验证,本文提出的方法是有效性的,与其他方法相比,在识别效果上具有很好的竞争力。设计的人体动作交互系统,验证了在实时性和准确率上优于语音交互系统。
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关键词
动作识别
时空关系
姿态运动
时空域融合
图卷积神经网络
时域关注度
自适应特征增强
人体动作交互
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职称材料
题名
基于融合注意力机制LSTM网络的地下水位自适应鲁棒预测
被引量:
2
1
作者
佃松宜
厉潇滢
杨丹
芮胜阳
郭斌
机构
四川大学电气工程学院
成都兴蓉市政设施管理有限公司
出处
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期54-64,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFB1709705)。
文摘
地下水水位是旱天污水管网地下水入渗量的重要影响因素,快速精准地预测地下水水位能有效提升旱天污水管网地下水入渗量估算准确度,辅助优化管网病害治理与维护策略。针对目前城市复杂水文预测存在的准确度低、灵敏度低、泛化能力弱等问题,本文提出了一种新的鲁棒自适应水位预测算法。首先,对水文数据进行预处理,解决了数据时间跨度大、噪声多、缺失及异常、非平稳等问题。其次,针对不同输入特征对预测指标的影响,在模型训练阶段提出一种新的空间变量注意机制,可快速识别与水位关联的关键变量,并对输入特征赋予不同的影响权重。然后,针对不同序列长度对预测效果的影响,还设计了自适应时间注意力机制,帮助网络自适应地找出与不同时间序列长度预测指标相关的编码器隐藏状态,以更好地捕捉时间上的依赖关系。在此基础上,以上下文向量作为输入,提出一种融合注意力机制的长短时记忆网络水文预测算法。最后,通过意大利Petrignano水文数据验证了所提算法的有效性,并与GRU、Elman、LSTM、VA–LSTM和S–LSTM等方法进行预测性能比较。结果表明,基于融合注意力机制的LSTM网络在面临大规模、噪点多的复杂数据时有优于其它几种算法的预测效果,表明该算法具有强自适应性和鲁棒性。本文研究结果可以为市政排水策略合理调整、及时控制提供参考。
关键词
地下水位预测
时间与空间注意力机制
LSTM网络
自适应预测
鲁棒预测
Keywords
groundwater level prediction
spatial
-
temporal
attention
mechanism
LSTM
adaptive
prediction
robust prediction
分类号
TV211.12 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
基于双流自适应时空增强图卷积网络的手语识别
2
作者
金彦亮
吴筱溦
机构
上海大学通信与信息工程学院
上海大学上海先进通信与数据科学研究院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期189-199,共11页
基金
上海市自然科学基金(No.22ZR1422200)
上海市科委重点基金(No.19511102803)
上海市产业项目(No.XTCX-KJ-2022-68)资助。
文摘
针对提取手语特征过程中出现的信息表征能力差、信息不完整问题,设计了一种双流自适应时空增强图卷积网络(two-stream adaptive enhanced spatial temporal graph convolutional network,TAEST-GCN)实现基于孤立词的手语识别。该网络使用人体身体、手部和面部节点作为输入,构造基于人体关节和骨骼的双流结构。通过自适应时空图卷积模块生成不同部位之间的连接,并充分利用其中的位置和方向信息。同时采用残差连接方式设计自适应多尺度时空注意力模块,进一步增强该网络在空域和时域的卷积能力。将双流网络提取到的有效特征进行加权融合,可以分类输出手语词汇。最后在公开的中文手语孤立词数据集上进行实验,在100类词汇和500类词汇分类任务中准确率达到了95.57%和89.62%。
关键词
骨架数据
双流结构
自适应时空图卷积模块
自适应多尺度时空注意力模块
特征融合
Keywords
skeleton data
two-stream structure
adaptive
spatial
temporal
graph convolutional
module
adaptive multi-scale spatial temporal attention module
feature fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
MEC-Net:基于运动捕捉和通道注意力的行为识别方法
3
作者
郭志鑫
冯秀芳
机构
太原理工大学软件学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第6期1805-1811,共7页
基金
山西省重点研发计划基金项目(202102020101007)。
文摘
针对视频行为识别过程中面临的特征信息利用不充分、计算量过大的问题,提出一种基于运动捕捉和通道注意力的行为识别模型。模型利用卷积和池化层提高关键特征的利用率,利用空间通道注意力模块在通道维度利用自适应学习参数聚合信息,降低背景冗余信息的影响,引入时空注意力机制融合特征信息获得分类结果。所提模型在公开数据集UCF101、Kinetics-400以及HMDB51上分别获得了94.5%、80.2%和61.9%的精确度,对比其它模型具有更加精准的识别结果以及更少的计算量,验证了模型的有效性。
关键词
行为识别
视频
混合模型
注意力机制
时空特征
自适应
通道
Keywords
behavior recognition
video
hybrid model
attention
mechanism
spatial
-
temporal
feature
adaptive
channel
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
红外弱光下多特征融合与注意力增强铁路异物检测
4
作者
陈永
王镇
卢晨涛
张娇娇
机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1884-1895,共12页
基金
国家自然科学基金(61963023,61841303)
兰州交通大学天佑创新团队(TY202003)
兰州交通大学基础研究拔尖人才项目(2022JC36)。
文摘
针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上,引入自适应特征融合(ASFF)模块,充分利用目标高层语义与底层细粒度特征信息,提升红外目标特征提取能力。通过提出的空洞卷积增强注意力模块(Dilated-CBAM)进行关键特征提取,扩大注意力模块感受野范围,克服了原始CenterNet卷积块感受野映射区域变窄、无法检测弱小目标的问题,提升了无锚框网络的检测精度。使用Smooth L1损失函数进行训练,克服了L1损失函数在网络训练过程收敛速度慢及训练不稳定解的问题。通过铁路红外数据集及现场实验测试,结果表明:所提方法较原始CenterNet模型平均检测精度提高了8.03%,检测框置信度提升了31.23%,平均检测速率是Faster R-CNN模型的9.6倍,所提方法在红外弱光环境下能够更加快速准确地检测出铁路异物,主客观评价均优于对比方法。
关键词
机器视觉
红外弱光
异物检测
自适应特征融合
空洞卷积增强注意力模块
无锚框网络
Keywords
machine vision
infrared low light
intrusion object detection
adaptive
spatial
feature fusion
dilated-convolutional block
attention
module
anchor-free network
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
多尺度全局自适应注意力图神经网络
5
作者
苟茹茹
杨文柱
罗梓菲
原云峰
机构
河北大学网络空间安全与计算机学院
河北大学河北省机器视觉工程研究中心
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第12期3039-3051,共13页
文摘
针对动态多尺度图神经网络的编解码网络中存在的身体部位内部关节点间关联度不高和感受野受限制导致运动预测误差偏高的问题,提出了一种用于人体运动预测的多尺度全局自适应注意力图神经网络,降低运动预测误差。提出了一种划分骨架关节点的多距离分区策略,用于提高身体部位关节点信息在时间和空间上的关联程度;提出了全局自适应注意力时空卷积神经网络,以动态地加强网络对某一动作有贡献的时空关节点的关注度;将上述两处改进集成到图卷积神经网络门控循环单元中,以增强解码网络的状态传播性能,并降低预测误差。实验表明,与最新方法相比,该方法在Human 3.6M、CMU Mocap和3DPW数据集上的预测误差都有所下降。
关键词
运动预测
多距离分区策略
全局自适应注意力
时空图卷积神经网络
门控循环单元
Keywords
motion prediction
multi-distance partitioning strategy
global
adaptive
attention
spatial
temporal
graph convolution neural network
gated recurrent unit
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
用于人体动作识别的多尺度时空图卷积算法
被引量:
1
6
作者
赵登阁
智敏
机构
内蒙古师范大学计算机科学技术学院
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023年第3期719-732,共14页
基金
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZZ21004)。
文摘
基于骨骼数据的时空图卷积人体动作识别网络(ST-GCN)存在时间卷积层结构单一、固定的问题,难以全面提取每个动作类别所需的全部重要阶段特征。针对这一问题,提出了包含多个不同尺度卷积核和多种结构的时间图卷积层,构造了多尺度时空图卷积网络(SMT-GCN),利用不同的时间图卷积操作抽取并融合不同尺度的时间轨迹特征。同时,为了强化人体长距离关联信息和空间结构化特征,在SMT-GCN中融合了构造的变换残差模块(Tran-Res)和轻量级注意力模块(CBAM),构造了多尺度时空图注意卷积网络(SAMTGCN)。实验在NTU RGB+D数据集和HDM05数据集上进行,提出的SMT-GCN和SAMT-GCN均获得了识别精度的提升;另外,设计的多尺度时间图卷积模块可以融合于其他基线网络中并提高性能。为探究卷积核尺度及结构对算法的影响,设计了相应消融实验,实验结果表明卷积核大小为1、5、9的SAMT-GCN性能最优,并且具有稠密结构的网络识别精度要高于具有串行和并行结构的网络。
关键词
人体动作识别
时空图卷积网络(ST-GCN)
多尺度时间图卷积
变换残差模块(Tran-Res)
轻量级注意力
Keywords
human action recognition
spatial
-
temporal
graph convolutional neural network(ST-GCN)
multiple
temporal
graph convolution
Transformer-Resnet(Tran-Res)
light
attention
module
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于时空注意力金字塔卷积的动作识别
7
作者
冯雨威
吴丽君
机构
福州大学物理与信息工程学院
出处
《网络安全与数据治理》
2023年第2期76-82,88,共8页
文摘
动作识别算法需要从视频中提取空间和时域特征,对计算存储资源要求较高。基于2D CNN的网络更为轻量,但从视频中提取时域特征的能力较弱,动作识别性能通常受到限制。S-TPNet提出时空金字塔模块以获取图像序列的时间粒度特征,有效提升了基于2D CNN的动作识别网络的性能。基于S-TPNet,设计了时空注意力模型以凸显空间和时间上的重要特征。为降低输入数据量,通常抽取局部视频帧作为输入,为降低采样帧与整体视频之间的不稳定差异,设计了自适应等间隔采样策略。实验表明,在未预训练的情况下,本网络在UCF-101和HMDB-51数据集上分别将Top-1精度提高了5.1%和3.3%,并且不会大幅增加所需参数。
关键词
时空注意力
动作识别
自适应采样
2D
CNN
时空金字塔
Keywords
spatial
-
temporal
attention
action recognition
adaptive
sampling
2D CNN
spatial
-
temporal
pyramid
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
时空域融合的骨架动作识别与交互研究
被引量:
6
8
作者
钟秋波
郑彩明
朴松昊
机构
宁波工程学院机器人学院
哈尔滨工业大学机器人系统与技术国家重点实验室
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期601-608,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61203360,61502256)
浙江省自然科学基金项目(LQ12F03001).
文摘
在人体骨架结构动作识别方法中,很多研究工作在提取骨架结构上的空间信息和运动信息后进行融合,没有对具有复杂时空关系的人体动作进行高效表达。本文提出了基于姿态运动时空域融合的图卷积网络模型(PM-STFGCN)。对于在时域上存在大量的干扰信息,定义了一种基于局部姿态运动的时域关注度模块(LPM-TAM),用于抑制时域上的干扰并学习运动姿态的表征。设计了基于姿态运动的时空域融合模块(PMSTF),融合时域运动和空域姿态特征并进行自适应特征增强。通过实验验证,本文提出的方法是有效性的,与其他方法相比,在识别效果上具有很好的竞争力。设计的人体动作交互系统,验证了在实时性和准确率上优于语音交互系统。
关键词
动作识别
时空关系
姿态运动
时空域融合
图卷积神经网络
时域关注度
自适应特征增强
人体动作交互
Keywords
action recognition
temporal
and
spatial
relationships
posture motion
spatio
temporal
fusion
graph convolution network
temporal
attention
adaptive
feature enhancement
human–robot interaction
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于融合注意力机制LSTM网络的地下水位自适应鲁棒预测
佃松宜
厉潇滢
杨丹
芮胜阳
郭斌
《工程科学与技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
下载PDF
职称材料
2
基于双流自适应时空增强图卷积网络的手语识别
金彦亮
吴筱溦
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
MEC-Net:基于运动捕捉和通道注意力的行为识别方法
郭志鑫
冯秀芳
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
4
红外弱光下多特征融合与注意力增强铁路异物检测
陈永
王镇
卢晨涛
张娇娇
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
5
多尺度全局自适应注意力图神经网络
苟茹茹
杨文柱
罗梓菲
原云峰
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
6
用于人体动作识别的多尺度时空图卷积算法
赵登阁
智敏
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
7
基于时空注意力金字塔卷积的动作识别
冯雨威
吴丽君
《网络安全与数据治理》
2023
0
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职称材料
8
时空域融合的骨架动作识别与交互研究
钟秋波
郑彩明
朴松昊
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
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