基于机器视觉技术和多尺度时空特征的监控视频人体异常行为识别

监控容易受到光流动态特征影响,无法精准识别人体异常行为。为此,提出了基于机器视觉技术和多尺度时空特征的监控视频人体异常行为识别方法。构建异常行为多尺度时空特征矩阵,剔除无用兴趣点;提取多尺度时空特征矩阵连续帧人体轮廓高与宽、人体姿态变化的前一帧与当前帧及人体轮廓点到轮廓中心距离;通过判断跳、蹲和爬异常行为轨迹,实现对人体异常行为识别。试验结果表明,所提方法识别的跳、蹲、爬异常行为与实际数值最大误差分别为0.2 m、0.02 m和0.01 m,具有精准的识别效果。

面向人机共驾模式下驾驶人接管过程的视觉转移特性研究

当在L3级自动驾驶系统操作期间,驾驶人无须时刻监管车辆,往往会处于脱离驾驶任务的状态,并可能从事各种与驾驶无关的任务。当自动驾驶系统遇到突发状况并发出接管请求时,驾驶人是否能安全及时地进行人机交互操作并顺利接管车辆是目前L3级自动驾驶所面临的重要问题。本文针对驾驶人接管操作过程,根据道路线形的差异性,设计了5种不同道路场景进行L3级自动驾驶接管试验,分析了驾驶人在不同道路场景下的注视熵,构建了驾驶人接管行为的马尔可夫链注视模型,探讨了自动驾驶人机交互过程中驾驶人的视觉转移特性。结果表明,驾驶人在接管操作期间表现出明显的注视行为规律,重点关注道路前方、次任务区域和人机交互区域。随着道路曲率半径的减小,驾驶人的视觉特性呈现出明显的变化,对道路前方和右侧区域的关注增加,而对次任务区域的关注减少。结果可为自动驾驶人机界面的优化研究提供科学依据,从而提高驾驶员接管绩效和驾驶安全。

基于语料库的人机译本语言计量特征对比研究——以Peter Pan四译本为例

机器翻译如今深刻影响着翻译的各个领域。为观察文学领域中人工译本与机器译本的语言特征差异,基于自建Peter Pan英文原文及其两个人工译本、两个机器译本的英汉平行语料库,运用Python、CRIE、Emeditor和ABBYY Aligner等工具,从词法与句法两个层面对人机译本的17个语言计量特征进行对比研究。研究结果表明:在文学作品翻译中,机器翻译尚不如人工翻译,机器翻译处理词汇与句子不灵活,主要表现为代词“显化”明显和行文缺乏逻辑。两个人工译本相比,任溶溶译本语言富有韵律,阅读难度较低;杨静远译本语言丰富,流畅自然。两个机器译本相比,谷歌译本较有道译本词汇表达更多样;有道译本更贴近中文表达。

降雨天气下人机混驾交通流跟驰特性研究

为揭示降雨天气下人机混驾交通流跟驰规律,从分析降雨对行车的影响入手,引入路面附着系数、驾驶能见度等参数,改进Gipps安全距离和行车加速度限制,针对不同跟驰模式建立元胞自动机模型,探寻降雨强度、渗透率双重影响的人机混驾交通流跟驰特性。数值仿真结果表明:雨天渗透率与通行能力呈正相关,但当渗透率低于0.25时,智能网联车对混合交通流平均速度、临界密度及通行能力的影响有限;当降雨强度高于0.3 mm/min时,随雨强度增大会加剧智能网联车跟驰退化,显著降低混合交通流的自由速度、临界速度及通行能力;小雨情况下,约0.1的渗透率可弥补降雨造成的通行能力损失;在中雨至大雨的降雨强度区间内,降雨强度每增加0.1 mm/min,相应提高渗透率0.1,路段通行能力可恢复到与晴天纯人工驾驶交通流相当的水平。

人流视角下重庆与环渝地区的区域联系特征探析

手机数据为人流视角下区域联系特征研究提供了重要的数据支撑。本文采用工作日、周末、节假日的中国联通手机数据,从联系类别和联系强度两个维度构建特征指标,通过机器学习算法探析区域联系特征。从联系类别来看,在重庆38个区县中,与环渝地区联系类别为游憩型的区县占比为66%,商务型占比为26%,混合型占比为8%;在环渝地区25个地级市中,与重庆联系类别为游憩型的区域占比为48%,商务型占比为32%,混合型占比为20%。从联系强度来看,重庆的门户城市和支点城市(渝北、合川、永川等)与四川的广安、泸州、达州等地级市与重庆均保持频繁人流联系。建议从推动重庆和成都优势互补、错位发展,加快建设成渝发展主轴,促进毗邻地区一体化融合发展等方面作出规划响应。

民航飞机液压管路故障检修系统优化设计

民航飞机液压管路系统表面产生的缺陷极易受到液力冲击,导致液压管路出现裂纹,针对飞机液压管路系统故障诊断问题,在民航飞机液压管路动力学分析的基础上,利用频率切割法对管路进行模态分析,获取相关的故障特征值,构建基于故障特征和故障阈值分段处理的飞机液压管路故障检修系统,对故障检修人机交互功能进行优化,从而获取详细的故障原因和故障定位信息,通过在已构建的液压管路故障模拟试验台进行试验,试验结果表明该优化设计方法能够快速的定位液压管路的故障特征和故障部件位置。

国医大师张震疏调人体气机汤方义浅析

疏调人体气机汤是云南省资深医学泰斗,第一位国医大师,云岭疏调学派的奠基人张震教授疏调气机系列方中的一首通用验方。通过对疏调人体气机汤蕴含的学术思想、组方特点和意义进行简要分析,并对方剂的配伍特点进行简明扼要的分析总结,以期更加完善地认识和吸收张震国医大师在本方中融入的疏调气机学术思想和精准用药规律与特点。

手握式工具的人机特性研究

结合手握式工具操作的特点 ,综合分析了手握式工具的人机因素和人机特性 。

基于认知特性的目标辨认研究

为了优化飞机人机界面的设计 ,结合人的认知特性对目标 (文字或标识 )的形状、大小、辨认反应时间等进行设定 ,并通过二维目标的识别实验进行分析与验证 .实验结果表明对目标大小和反应时间的定量处理比较合理 ,目标形状对目标辨认的影响与以往的研究结果相近 ,在偏离中心视 1 0°范围内 。

基于机器学习的作战体系能力特征指标挖掘

针对当前作战体系能力特征指标挖掘存在的两个困难:作战数据生成和挖掘方法选择,提出"先采用仿真试验床生成作战数据,再利用机器学习挖掘特征指标"的方法。研究了2种基于机器学习的特征指标挖掘方法:基于网络聚合的方法,依据基础指标的相关性进行社团划分,利用主成分分析法得到特征指标,应用该方法挖掘防空能力的特征指标;基于集成学习的方法,利用装袋法生成测试数据集和CART决策树训练模型,利用主成分分析法得到特征指标,应用该方法挖掘防突入能力的特征指标。

链杆平衡管理模型在施工安全管理中的应用

从建设工程施工项目管理中的人、机(物)、环境3个主要管理因素出发,分析了人与机、人与环境、人与物、机(物)与环境等关系对建筑工程施工中安全管理的本质影响。通过中国建筑工程施工管理中的实际情况,应用链杆平衡管理模型研究了建设工程施工中的人、机(物)、环境及其相互之间的平衡问题,发现用综合能力数来评价施工企业安全管理中的人、机(物)、环境的综合能力,能够最大限度地对安全管理资源进行合理配置。应用结果表明该模型是可行的。

表情机器人的动态情绪调节过程研究

本文提出了一种基于概率有限状态机的表情机器人情绪表现模型,将其应用到实时动态调节的表情机器人面部表情上.为实现该模型,首先定义表情机器人的情绪状态空间,并通过调查获取不同情绪状态的刺激转移概率.结合Gross的情绪调节过程,抽象出情绪表现规则中的抑制特征因子和人机交互关系因子,并使用遗传算法对其进行优化,同时采用自适应变异概率算子和交叉算子对优化过程进行实时的调节,其参数性能得到了相应的提高对模型参数进行了量化研究及交互效果的仿真分析,并在所研制的23自由度表情机器人平台上进行了相关实验此外,对于实际交互效果,还进行了统计学的调查分析.结果表明,本模型能够摆脱单一的表情交流方式,得到符合当前交互环境的表情.

军事智能化的瓶颈与关键问题研究

智能是一个复杂系统,其思想基础和目的是如何把人的诸多主动能力价值浸入到机器的被动事实处理功能之中,并形成人机融合的完整事值性(事实+价值)智能协同功能力(功能+能力)系统,既包括计算(机)也包括算计(人)。实现军事智能的关键在于,将"计算"与"算计"进行高效结合;计算是基于事实的功能,算计是基于价值的能力。智能是解决问题的工具和手段,但并不是万能的,军事智能与机器智能不同,军事智能是诸多领域的一连串组合应用。目前,主流人工智能学科仍无法理解军事人机融合智能领域。

基于双谱特征的超宽带雷达人体目标识别

为了在人体微多普勒特征不明显条件下识别静态人体目标及人体姿态,提出了一种结合双谱对角线起伏特性与目标强散射点分布特征进行人体目标识别的方法。首先,通过分析静态人体目标双谱,提取双谱对角线起伏特性作为分类特征,降低了双谱数据的维数,减少了双谱特征冗余。然后,结合目标强散射点分布特征从不同角度描述目标,并构造用于目标识别的特征向量。最后,用支持向量机实现目标识别。仿真和实测结果均表明,双谱对角线起伏特性与目标强散射点分布特征融合的方法可以有效识别出静态人体目标并且实现人体姿态识别。

智能时代数据驱动的在线教学质量评价探究

智能时代,新的教育需求与技术条件推动着在线教学质量的重构与评价改革。文章针对现有在线教学评价中缺乏优质教学导向、难以支持动态评测等问题,在对智能时代在线教学的教师角色、教学重心、教学思维、教学主体构成转变分析的基础上,提出在线教学在目标与内容、方法与过程、技术与系统三方面的七个质量特征:建构性、发展性、促进性、敏捷性、个性化、智能化、开放性。基于此,文章在教学平台与专家调查基础上提出以师—机—生行动与成效数据为质量表征的在线教学质量评价框架与指标构想,以及支持该框架在多场景应用的人机协同智能化指标构建方法。以期为智能时代在线教学质量的数据表征、动态监测和评价提供启示。

人机交互中任务特征和个体特征对认知负荷的综合影响

通过模拟双任务实验,探讨人机交互过程中影响认知负荷的主要因素及途径。发现任务特征中的任务复杂性、时间压力和个体特征中的作业自我效能、状态元认知对认知负荷均有显著影响。其中,任务复杂性、时间压力、作业自我效能、状态元认知均对心理努力、主任务正确率存在显著影响;任务复杂性和时间压力还对注视时间、主任务反应时存在显著影响;作业自我效能和状态元认知还对瞳孔直径存在显著影响。

基于信度系数的人机界面评价指标权重分配

为解决传统层次分析法在权重分配过程中主观性过强的缺陷,改进层次分析法,提出基于信度系数的人机界面评价指标权重分配方法.根据人类思维具有模糊性和灰色性的特点,将灰色关联分析引入到层次分析法中,从整体相似性的角度构造专家判断的信度系数,解决了多专家评判信息的集结以及不确定信息的处理,实现了认知特性的定量描述;将其与指标权重合成,获得了符合认知特性且更加科学可靠的综合权重分配.通过算例分析验证了该方法的可行性.

人体卧姿舒适性评价与分析

自行设计了新的床架支撑结构零件,旨在进一步提高床的舒适性。为分析床架设计的合理性,进行主观体验评测和客观实验分析。利用多体系统动力学原理构建了人体卧姿垂直振动模型,进行了人体低频振动实验,借鉴机械加速度阻抗等值的方式进行仿真,将人体卧姿状态近似为由质量块、弹簧和阻尼等机械元件组成的机械系统,在模拟环境下构建五质量块人体卧姿垂直振动模型并且针对人体局部敏感部位进行低频振动仿真分析。通过人体低频振动实验得出人体卧姿的传递函数曲线,通过仿真分析验证垂直振动模型,并结合人体卧姿舒适性问卷调查分析,综合实验结果表明,这种虚拟环境和实测环境相结合的评价方法为床的舒适性设计提供了帮助。

面向家庭安防系统的姿态和物体融合识别方法

针对我国家庭安防系统视频监控依赖人为对监控画面中的人体进行行为识别的问题,提出了一种面向家庭安防系统的姿态和物体融合识别方法。以用户居家门口送水、送快递、送外卖和保洁人员的静态图像为研究对象,提取姿态空间特征;针对送快递和送外卖行为无法通过姿态特征区分的问题,提出了基于线索增强的深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,CNNs)的手持交互物体特征提取方法,对得到的姿态空间特征和交互物体特征进行加权融合,并使用支持向量机(support vector machine,SVM)得到行为识别结果,确认人物身份。实验结果表明:所提方法对送水、送快递、送外卖和保洁人员的识别准确率分别为99%、98%、97%和99%;在Willow-actions数据集上的测试结果表明,所提方法可提高行为识别率。

人的生理特性与生理指标

分析人的生理变化与工作负荷、疲劳及人失误之间的关系是人机工程的重要研究内容,本文通过人的感觉与生理指标;人体的生理指标;生理指标的适用性以及生理指标的种类与计测条件等介绍了生理指标在人机工程中的应用。通过及时监控人的生理指标来调整人的工作负荷这一技术和方法已在载人飞船上得到具体的应用,随着人的生理指标监测技术的飞跃发展,这一技术和方法有望在更多领域和部门得到应用。