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Studies on the Recognition Interaction of Rhodamine B and DNA by Voltammetry 被引量:4
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作者 JIAOKui LIQing-jun SUNWei WANGZhen-yong 《Chemical Research in Chinese Universities》 SCIE CAS CSCD 2005年第2期145-148,共4页
The recognition interaction of Rhodamine B(RB) with DNA was studied in a Britton-Robinson (B-R) buffer solution with pH=7.5 at a glassy carbon electrode by electrochemical techniques. RB shows an irreversible oxidatio... The recognition interaction of Rhodamine B(RB) with DNA was studied in a Britton-Robinson (B-R) buffer solution with pH=7.5 at a glassy carbon electrode by electrochemical techniques. RB shows an irreversible oxidation peak at +0.92 V(vs. SCE). After the addition of DNA in the RB solution, the peak current of RB decreased apparently without the shift of the peak potential. The electrochemical parameters such as the charge transfer coefficient α and the electrode reaction rate constant k s of the interaction system were carefully studied. The parameters did not change before and after the addition of DNA, which indicated that an electrochemical non-active complex had been formed, so the concentration of RB in the solution decreased and the peak current decreased correspondingly. The binding ratio of RB to DNA was 2∶1 with a binding constant of 2.66×10 9. 展开更多
关键词 Rhodamine B DNA recognition interaction Electrochemical behavior
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基于尾灯灯语的混行交通流车辆驾驶意图识别模型研究
2
作者 赵树恩 赵东宇 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期48-56,共9页
针对长期存在自动驾驶车辆(autonomous vehicle,AV)与人工驾驶车辆(human-driven vehicle,HV)混行的交通现状,结合深度学习和HSV颜色特征提取方法,提出了一种在混行交通环境下基于尾灯灯语的车辆驾驶意图识别模型。以Mask R-CNN(mask re... 针对长期存在自动驾驶车辆(autonomous vehicle,AV)与人工驾驶车辆(human-driven vehicle,HV)混行的交通现状,结合深度学习和HSV颜色特征提取方法,提出了一种在混行交通环境下基于尾灯灯语的车辆驾驶意图识别模型。以Mask R-CNN(mask region proposal convolutional neural network)车辆模型检测出的感兴趣区域RoI(region of interest)为限制,将区域内的HV作为研究对象,根据尾灯位置相关性,在HV车尾区域添加纵横向约束来定位传递灯语信号的左右尾灯;在规定的灯语组合及转向灯闪烁频率基础上,提出了一种基于时间序列的灯语识别算法,运用多目标判别相关性滤波CSRT(channel and spatial relatability tracking)跟踪HV尾灯并统计尾灯时序状态;以动态灯语作为输入,构建基于尾灯灯语的驾驶意图识别模型;使用基于真实路况信息的Cityspaces数据集和交通流视频数据对模型进行训练、验证和测试。研究结果表明:基于尾灯灯语的驾驶意图识别模型对视频流车辆尾灯检测准确率和召回率分别为96.0%、98.2%,对驾驶意图识别的平均准确率达到了95.9%,单帧识别耗时为20 ms,为高速混行环境下的AV决策规划提供了有效的理论依据。 展开更多
关键词 交通工程 驾驶意图识别 灯语识别 自动驾驶 Mask R-CNN 交互行为
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基于异步交互聚合网络的卷烟厂危险作业区人员异常行为图像识别
3
作者 吕忠闯 周豪洁 方枝 《计算技术与自动化》 2024年第2期110-115,共6页
受到卷烟厂作业区域分散、作业人员多、行为特征相似度高的影响,无法有效整合多组图像行为特征,造成识别结果误差偏大,不能进行危险行为即时预警。为此,提出了基于异步交互聚合网络的卷烟厂危险作业区人员异常行为图像识别方法。根据卷... 受到卷烟厂作业区域分散、作业人员多、行为特征相似度高的影响,无法有效整合多组图像行为特征,造成识别结果误差偏大,不能进行危险行为即时预警。为此,提出了基于异步交互聚合网络的卷烟厂危险作业区人员异常行为图像识别方法。根据卷烟厂危险作业区域特点,结合人员异常行为图像分析效果,提取异步交互聚合网络下JDE行为特征,进行人员异常行为角度特征识别,为相邻识别特征交互区域类型输出分配不同加权系数量,输出异步交互聚合识别结果。实验结果表明:在异步交互聚合网络优化下,人员异常行为识别准确率得到明显提升,整体识别效果稳定性较高,适应性优化效果明显。 展开更多
关键词 异步交互聚合网络 人员 异常行为 图像识别
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智能技术支持的多模态互动教学评价框架设计与应用效果
4
作者 王梦珂 陈增照 +1 位作者 石雅文 王卓 《现代教育技术》 CSSCI 2024年第9期91-101,共11页
评价和反馈互动教学质量,既是开展教学诊断、促进教师发展的重要方式,也是落实发展性评价理念的有益实践。然而,传统的互动教学评价往往忽视了教学过程中的多模态信息,存在分析不全面、不准确且耗时费力的问题。基于此,文章设计了智能... 评价和反馈互动教学质量,既是开展教学诊断、促进教师发展的重要方式,也是落实发展性评价理念的有益实践。然而,传统的互动教学评价往往忽视了教学过程中的多模态信息,存在分析不全面、不准确且耗时费力的问题。基于此,文章设计了智能技术支持的多模态互动教学评价框架,分为指标层、数据层、技术层、结果层和应用层,并从互动范围、互动参与度、互动亲密度、互动公平性、互动深度五个维度评价互动教学的质量。为了检验此评价框架的应用效果,文章以10个教学录像为样本,进行了多模态互动教学评价结果和专家模糊评价结果的相关性分析,验证了智能技术支持的多模态互动教学评价框架能够有效反映互动教学的质量。文章的研究为互动教学评价提供了一种更加全面、准确且高效的工具,并为推动教学诊断和教师专业发展、落实发展性评价理念提供了有力支持。 展开更多
关键词 多模态互动教学 智能技术 教学录像 行为识别 教学诊断
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基于人-物交互关系检测的带电作业人员行为识别方法研究
5
作者 冯兴龙 吴田 +4 位作者 万亚旭 肖宾 方春华 黎鹏 赵慧敏 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期205-211,共7页
为解决现有视频行为识别方法难以区分带电作业过程中某些相似行为、可识别行为种类少、未高效利用人员与物品间交互关系等问题,提出1种基于人-物交互关系检测的配网带电作业人员行为识别方法。利用轻量化姿态估计算法识别人员骨架序列,... 为解决现有视频行为识别方法难以区分带电作业过程中某些相似行为、可识别行为种类少、未高效利用人员与物品间交互关系等问题,提出1种基于人-物交互关系检测的配网带电作业人员行为识别方法。利用轻量化姿态估计算法识别人员骨架序列,然后通过时空图卷积网络(spatial temporal graph convolutional networks,ST-GCN)提取人体运动的时空间特征并进行初步分类。对于由骨骼姿态无法有效区分的相似行为,采用目标检测算法识别人员所用工器具及使用状态,并通过融合人体动作与作业工器具所含行为信息,实现视频行为的精确识别。研究结果表明:该方法能有效识别带电作业行为,对相似行为的识别准确率约为88.9%,相较于现有基于骨架序列的带电作业人员行为方法提升约53个百分点。研究结果可为提高现场安全管控水平提供参考思路。 展开更多
关键词 带电作业 人-物交互关系 行为识别 ST-GCN 骨架序列
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交互关系超图卷积模型的双人交互行为识别
6
作者 代金利 曹江涛 姬晓飞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期316-324,共9页
为提高学校、商场等公共场所的安全性,实现对监控视频中的偷窃、抢劫和打架斗殴等异常双人交互行为的自动识别,针对现有基于关节点数据的行为识别方法在图的创建中忽略了2个人之间的交互信息,且忽略了单人非自然连接关节点间的交互关系... 为提高学校、商场等公共场所的安全性,实现对监控视频中的偷窃、抢劫和打架斗殴等异常双人交互行为的自动识别,针对现有基于关节点数据的行为识别方法在图的创建中忽略了2个人之间的交互信息,且忽略了单人非自然连接关节点间的交互关系的问题,提出一种基于交互关系超图卷积模型用于双人交互行为的建模与识别。首先针对每一帧的关节点数据构建对应的单人超图以及双人交互关系图,其中超图同时使多个非自然连接节点信息互通,交互关系图强调节点间交互强度。将以上构建的图模型送入时空图卷积对空间和时间信息分别建模,最后通过SoftMax分类器得到识别结果。该算法框架的优势是在图的构建过程中加强考虑双人的交互关系、非自然连接点间结构关系以及四肢灵活的运动特征。在NTU数据集上的测试表明,该算法得到了97.36%的正确识别率,该网络模型提高了双人交互行为特征的表征能力,取得了比现有模型更好的识别效果。 展开更多
关键词 双人交互 行为识别 关节点数据 深度学习 时空图卷积网络 超图 图结构 神经网络
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基于LSTM概率多模态预期轨迹预测方法 被引量:5
7
作者 高镇海 鲍明喜 +1 位作者 高菲 唐明弘 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期1145-1152,1162,共9页
针对单模态轨迹预测无法充分表示未来预测空间以及解决轨迹预测固有的不确定性问题,本文构建了驾驶行为意图识别及交通车辆预期轨迹预测模型。驾驶行为意图识别模块识别被预测车辆车道保持、左换道、右换道、左加速换道和右加速换道的概... 针对单模态轨迹预测无法充分表示未来预测空间以及解决轨迹预测固有的不确定性问题,本文构建了驾驶行为意图识别及交通车辆预期轨迹预测模型。驾驶行为意图识别模块识别被预测车辆车道保持、左换道、右换道、左加速换道和右加速换道的概率;交通车辆预期轨迹预测模块采用编码器-解码器架构,输出被预测车辆未来6 s内可能发生的多种行为和轨迹。通过HighD数据集对模型进行训练、验证与测试。试验结果表明:基于意图识别的预期轨迹预测模型生成的多模态概率分布可提高本车行驶安全性,与其他方法相比显著提高轨迹预测精度,在预测长时域轨迹上具有明显的优势。 展开更多
关键词 轨迹预测 行为意图识别 LSTM 交互式行为
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基于人体姿态估计与场景交互的果园喷施行为检测方法 被引量:2
8
作者 宋怀波 韩梦璇 +2 位作者 王云飞 宋磊 陈春堃 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期63-72,共10页
果园农药施用情况是果品质量安全的重要检验标准,农药喷施行为的可靠记录是果品溯源体系的重要环节。针对我国目前常见的果品种植专业合作社中难以确切掌握农药施用真实情况的问题,本研究提出了一种基于人体姿态估计与场景交互的果园背... 果园农药施用情况是果品质量安全的重要检验标准,农药喷施行为的可靠记录是果品溯源体系的重要环节。针对我国目前常见的果品种植专业合作社中难以确切掌握农药施用真实情况的问题,本研究提出了一种基于人体姿态估计与场景交互的果园背负式喷施行为检测方法。首先采用微调后的YOLO v5模型完成背负式喷雾器与果树目标的精确检测,提取场景交互特征;之后采用OpenPose模型识别喷施人员姿态及动作信息,提取人体姿态特征;最后对上述特征分别进行距离和角度计算,将其融合为11244组特征向量并使用优化后的支持向量机(Support vector machine,SVM)进行训练,完成果园喷施行为的准确检测。为了验证算法的有效性,对包含不同光照、不同距离、不同人数和不同遮挡程度等的92段视频进行了测试。试验结果表明,该算法的准确度为85.66%,平均绝对误差为42.53%,均方根误差为44.59%,预测标准偏差为44.34%,以及性能偏差比为1.56。同时,本研究对不同光照、遮挡、距离变化和多人中单人喷施情况下的果园喷施行为识别的有效性进行了分析。试验结果表明,将该模型用于果园喷施行为的检测是可行的,本研究可为果品溯源体系中果园管理环节的规范化和可信度提供技术参考。 展开更多
关键词 果品溯源 喷施行为检测 场景交互 姿态估计 行为识别
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基于Attention-BiLSTM网络的车辆换道意图识别 被引量:1
9
作者 黄开启 罗涛 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第3期264-270,共7页
针对换道意图识别方法仅考虑车辆历史状态信息,未充分利用车辆连续性和时序性特征的问题,提出了一种基于Attention-BiLSTM网络的换道意图识别方法。首先,分析行驶车辆之间的交互行为,采用双向长短期记忆网络学习换道意图特征编码信息;其... 针对换道意图识别方法仅考虑车辆历史状态信息,未充分利用车辆连续性和时序性特征的问题,提出了一种基于Attention-BiLSTM网络的换道意图识别方法。首先,分析行驶车辆之间的交互行为,采用双向长短期记忆网络学习换道意图特征编码信息;其次,通过引入模拟人脑推理行为的注意力机制进行网络权重自适应分配,提高网络捕捉重要状态信息能力;最后,利用HighD车辆轨迹数据集对模型进行训练和评估。试验结果表明:所提出的Attention-BiLSTM模型与LSTM模型相比,其准确率和F1分数分别提高了13.2%和10.5%,有效提升网络对周围车辆换道意图的识别性能。 展开更多
关键词 换道意图识别 双向长短期记忆网络 注意力机制 交互行为
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基于时空注意力机制的群组行为识别方法研究
10
作者 王传旭 于潇媛 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第3期118-126,共9页
视频中的群组行为识别是一项具有挑战性的任务,主要面临两个难点,一是如何构建群组成员间的交互关系;二是如何从时序上优选区别性强的时空特征构建简约的行为描述符。本工作提出的基于时空注意力机制建模框架,旨在解决这两个问题。对于... 视频中的群组行为识别是一项具有挑战性的任务,主要面临两个难点,一是如何构建群组成员间的交互关系;二是如何从时序上优选区别性强的时空特征构建简约的行为描述符。本工作提出的基于时空注意力机制建模框架,旨在解决这两个问题。对于前者,将群组成员间交互关系演变由图注意力网络(graph attention networks,GAT)中节点连接图的更新迭代来描述;每个节点成员由外观特征、位置信息以及轨迹特征来描述;GAT内置注意力机制在迭代中分离出权重系数不等的节点,注意力系数越大的节点聚合的信息多,称为关键节点,仅由关键节点成员构建的交互关系即为简约交互关系。对于后者,提出将当前帧预分类出成员行为属性和群组行为类别的交合相似度系数(intersection similarity coefficient,ISC)系数作为当前帧的时序权重,来进一步约简上述交互关系旨在构建强区分性时空特征描述符,最后由softmax分类器,实现个人行为识别和群组行为识别。该算法在CAD(collective activity dataset)和Volleyball数据集上分别取得93.6%和93.8%平均识别率,并与其它算法比较验证了其有效性。 展开更多
关键词 群组行为识别 关键人物建模 关键时空特征描述 图注意力网络 简约交互关系建模 交合相似度系数
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基于选择性融合及关系推理的群组行为识别 被引量:1
11
作者 刘斯凡 林国丞 +1 位作者 秦建伟 王传旭 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第3期914-918,924,共6页
为解决如何选取更具辨别力的多模态人物特征,以及在进行人物关系推理时如何更加关注特定于个人的时空交互建模的问题,提出了基于选择性特征融合的动态关系推理算法框架(SFDRI)。通过设计选择性特征融合模块,根据不同模态特征的随机函数... 为解决如何选取更具辨别力的多模态人物特征,以及在进行人物关系推理时如何更加关注特定于个人的时空交互建模的问题,提出了基于选择性特征融合的动态关系推理算法框架(SFDRI)。通过设计选择性特征融合模块,根据不同模态特征的随机函数概率分布得分,添加重采样方法以选取最相关的特征表示实现多模态特征的选择融合,并采用动态关系推理模块实现针对个人的复杂时空推理,通过在时空图上初始化交互域,利用点积计算预测人物交互关系矩阵,并同时添加每个人物特征的动态偏移以形成特定于个人的交互图,通过迭代更新交互图上的特征进行最终的群组行为的识别。结合对比实验,算法在公开的排球数据集(volleyball dataset, VD)和集体活动数据集(collective activity dataset, CAD)上分别提升了1.2%和1.5%的平均识别精度,证明了算法框架的有效性。 展开更多
关键词 群组行为识别 多模态融合 交互关系推理 行为识别
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基于图卷积的3D骨架数据的双人交互行为识别
12
作者 张静亭 曹江涛 姬晓飞 《辽宁石油化工大学学报》 CAS 2023年第3期86-90,共5页
针对图卷积神经网络的双人交互行为识别方法存在交互语义信息表达不充分的问题,提出了一种新的双人交互时空图卷积神经网络(DHI-STGCN)用于行为识别的方法。该网络包含空间子网络模块和时间子网络模块。将基于交互动作视频获取的3D骨架... 针对图卷积神经网络的双人交互行为识别方法存在交互语义信息表达不充分的问题,提出了一种新的双人交互时空图卷积神经网络(DHI-STGCN)用于行为识别的方法。该网络包含空间子网络模块和时间子网络模块。将基于交互动作视频获取的3D骨架数据生成一种双人交互动作的空间动作图用于空间信息的表示,图中根据关节点位置信息对双人之间的连接边赋予不同的权重。时间信息处理中,在构造的邻接矩阵中增加了上下文时间信息的联系,图中关节点与其一定时间范围内的节点增加连接。将生成的时空图数据送入空间图卷积网络模块,结合时间图卷积网络模块增强帧间运动特征连续性进行时序建模。该模型充分考虑了双人交互动作的紧密关系,具有较强的鲁棒性,获得了比现有模型更好的交互动作识别效果。 展开更多
关键词 时空图卷积 骨架数据 双人交互 行为识别
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基于深度图和时空特征的邮局场景人物交互行为识别
13
作者 王苁蓉 吴静静 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期60-67,共8页
以邮局快递验视中的人物交互行为识别为应用背景,针对开箱验视过程中的复杂背景干扰和人与物的特定行为模式难以准确描述这两个痛点问题,引入基于深度学习的语义分割机制,提出了一种基于深度图和时空特征的人物交互行为识别方法。首先,... 以邮局快递验视中的人物交互行为识别为应用背景,针对开箱验视过程中的复杂背景干扰和人与物的特定行为模式难以准确描述这两个痛点问题,引入基于深度学习的语义分割机制,提出了一种基于深度图和时空特征的人物交互行为识别方法。首先,使用UNet语义分割模型在复杂背景中准确提取前景目标(箱体和人手);然后,融合深度和时空信息对箱体和人手进行特征提取,利用深度图像序列中的箱体深度方差以及可见光图像序列中的人手运动轨迹构建特征描述子,对箱体形态变化和人手行为模式进行准确描述,确定人物交互关系;最后,基于SVM分类算法对开箱和未开箱行为进行判断识别。通过设计消融对比实验及干扰抑制实验,证明所提出的方法具有较高的准确性和鲁棒性,识别准确率可达到94.7%,实现了邮局场景下人物交互行为的精确识别。 展开更多
关键词 人物交互行为识别 多源信息融合 语义分割 支持向量机
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基于伪3D残差网络与交互关系建模的群组行为识别方法 被引量:12
14
作者 丰艳 张甜甜 王传旭 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1269-1275,共7页
针对复杂场景下群组行为特征的多样性以及交互关系难以建模的问题,提出一种全新的分层网络架构.第一层网络,利用伪3D残差网络与图卷积网络相结合捕获交互关系特征;第二层网络,利用伪3D残差网络捕获群组全局场景时空特征.根据上述特征之... 针对复杂场景下群组行为特征的多样性以及交互关系难以建模的问题,提出一种全新的分层网络架构.第一层网络,利用伪3D残差网络与图卷积网络相结合捕获交互关系特征;第二层网络,利用伪3D残差网络捕获群组全局场景时空特征.根据上述特征之间的互补作用对它们的群组行为决策输出,提出一种权重自适应调整决策融合算法,对上面两层网络的群组行为类别自适应计算重要性权重,实现决策融合.该方法在CAD和CAE上分别取得了91.4%和97.9%的平均识别精度. 展开更多
关键词 群组行为识别 交互关系建模 自适应决策融合
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自动驾驶汽车-行人交互研究综述 被引量:6
15
作者 胡宏宇 刁小桔 +1 位作者 高菲 高振海 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2021年第9期1-9,共9页
自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。... 自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 人机交互 行人意图识别 行为预测
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社交学习网络中基于学习认知的情感交互研究 被引量:11
16
作者 沈映珊 汤庸 《现代教育技术》 CSSCI 2015年第9期90-96,共7页
在分析社交学习网络特点的基础上,文章探讨了情感识别与学习者学习状态之间的关系;通过将学习者脸部表情、眼动、人体姿态与情感图文等多模情感作为识别的指标,并结合学习者的学习认知状态和学习行为,构建了社交学习网络情感交互模型。... 在分析社交学习网络特点的基础上,文章探讨了情感识别与学习者学习状态之间的关系;通过将学习者脸部表情、眼动、人体姿态与情感图文等多模情感作为识别的指标,并结合学习者的学习认知状态和学习行为,构建了社交学习网络情感交互模型。该模型可以促进学习者的认知发展,支持大规模的远程学习;也可以对社交学习网络进行更好的监督与指导,为该网络在学习上的应用提供新思路与新方法。 展开更多
关键词 社交学习网络 情感交互 认知学习 学习行为 模式识别
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基于关键姿势的双人交互行为识别 被引量:5
17
作者 杨文璐 于孟孟 谢宏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期2231-2235,共5页
针对双人交互行为识别应用领域广但效率低的问题,提出一种基于关键姿势的双人交互行为识别方法。首先,利用帧间差异比较来提取关键帧;然后,利用骨骼点角度变化的方差和空间关系来确定关键帧中的关键姿势;接着,利用关节距离、角度和关节... 针对双人交互行为识别应用领域广但效率低的问题,提出一种基于关键姿势的双人交互行为识别方法。首先,利用帧间差异比较来提取关键帧;然后,利用骨骼点角度变化的方差和空间关系来确定关键帧中的关键姿势;接着,利用关节距离、角度和关节运动等特征表示关键姿势,每一个关键姿势表示为一个特征矩阵;最后,利用不同的降维和分类组合,选取识别率最优的组合。在SBU交互数据集和自建的交互数据集上评估所提出的识别方法,该方法的识别率分别达到92.47%和94.14%。实验结果表明,通过提取关键姿势的特征形成特征矩阵来表示动作的方法可以有效地提高双人交互行为识别结果。 展开更多
关键词 行为识别 双人交互 关键姿势 特征矩阵 体感器
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智能驾驶系统对周边交通车辆预期轨迹的单模态网络预测方法 被引量:3
18
作者 高振海 鲍明喜 +2 位作者 高菲 唐明弘 吕颖 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2022年第11期1-9,共9页
为提升自动驾驶汽车准确预测周围车辆驾驶行为及轨迹的能力,提出一种基于单双向长短时记忆(MB-LSTM)的行为意图识别及交通车辆轨迹预测模型。该模型中行为意图识别模块输出被预测车辆车道保持、左换道、右换道、加速左换道和加速右换道... 为提升自动驾驶汽车准确预测周围车辆驾驶行为及轨迹的能力,提出一种基于单双向长短时记忆(MB-LSTM)的行为意图识别及交通车辆轨迹预测模型。该模型中行为意图识别模块输出被预测车辆车道保持、左换道、右换道、加速左换道和加速右换道的概率;交通车辆轨迹预测模块结合上下文向量和行为意图信息预测未来坐标和速度信息。通过HighD数据集对模型进行训练、验证与测试。验证结果表明:基于环境交互信息构建的车辆预期轨迹预测模型在预测长时域轨迹时具有较高的精度。 展开更多
关键词 轨迹预测 行为意图识别 交互式行为
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基于GFU和分层LSTM的组群行为识别研究方法 被引量:5
19
作者 王传旭 薛豪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期1465-1471,共7页
提出一种以"关键人物"为核心,使用门控融合单元(GFU,Gated Fusion Unit)进行特征融合的组群行为识别框架,旨在解决两个问题:①组群行为信息冗余,重点关注关键人物行为特征,忽略无关人员对组群行为的影响;②组群内部交互行为复... 提出一种以"关键人物"为核心,使用门控融合单元(GFU,Gated Fusion Unit)进行特征融合的组群行为识别框架,旨在解决两个问题:①组群行为信息冗余,重点关注关键人物行为特征,忽略无关人员对组群行为的影响;②组群内部交互行为复杂,使用GFU有效融合以关键人物为核心的交互特征,再通过LSTM时序建模成为表征能力更强的组群特征.最终,通过softmax分类器进行组群行为类别分类.该算法在排球数据集上取得了86.7%的平均识别率. 展开更多
关键词 组群行为识别 关键人物建模 交互特征建模 门控融合单元
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基于多流架构与长短时记忆网络的组群行为识别方法研究 被引量:6
20
作者 王传旭 胡小悦 +1 位作者 孟唯佳 闫春娟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期800-807,共8页
提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架,旨在克服组群行为识别的两个难点,其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合;其二对情景人物进行建模,以获得长视频上下文关系.并且,对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行... 提出一种基于多流架构与长短时记忆网络的上下文建模框架,旨在克服组群行为识别的两个难点,其一对复杂场景中多视觉线索进行信息融合;其二对情景人物进行建模,以获得长视频上下文关系.并且,对基于全局信息和基于局部信息的识别结果进行决策融合,判定最终组群行为属性.该算法在CAD1和CAD2上分别取得93.2%和95.7%平均识别率. 展开更多
关键词 组群行为识别 多视觉线索融合 交互上下文建模 全局-局部模型 长短时记忆网络
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