基于时间相关性注意力的行为识别

针对行为识别任务中,行为体和动作状态变化速度不同以及缺少对动作间的相关性研究而引起的行为判别能力低和误判等问题,提出一种基于SlowFast架构的时间相关性注意力机制模型。首先,放弃光流而直接将视频数据作为网络输入,使模型可以进行端到端训练;其次,定义了一种由相关性注意力和时间注意力构成的时间相关性注意力机制,其中相关性注意力机制用于提取动作间的相关性信息;然后,将信息输入时间注意力机制来抑制无用特征;最后,针对SlowFast在路径融合过程中由于卷积核步长过大而导致的特征间相关性丢失问题,提出更有效的连续卷积操作进行替代。在UCF101和HMDB51两个数据集上进行实验,结果证明,所提方法与现有方法相比,精度和鲁棒性具有优势。

服务机器人与铁路客运站既有系统设施融合应用的设计与实现

北京冬奥会是全球首次三赛区联动、以高速铁路为主要运输方式的冬季奥运盛会,京张高速铁路作为本届冬奥会的交通基础设施,智能化旅客服务水平对于保障赛事顺利举办、彰显中国文化科技、打造中国高速铁路名片具有重要意义。研究以服务机器人为载体,从机器人与铁路客运站人脸核验、通道门开关、直梯呼叫、闸机验检票等系统设施融合应用方面展开研究,提出物联方案,通过服务机器人与铁路客运站既有设施物联,实现旅客服务信息的集成共享,扩展机器人服务能力,为服务人员提供决策参考,提高铁路客运站服务水平,为旅客提供更加便捷、智能的乘车体验。同时,服务机器人作为智慧终端,更好地为将来铁路智慧化提供硬件支撑。

复杂场景移动机器人视觉理解与交互认知关键技术及应用

机器人作为数字经济时代最具代表性的工具,正在深刻改变着人类的生产和生活方式.工业和信息化部等15部门联合印发的《"十四五"机器人产业发展规划》中将信息感知、人机交互和协同作业列为核心技术攻关行动中的共性技术.围绕以无人车(轮式机器人)和服务机器人为代表的移动机器人视觉理解与交互认知需求,针对障碍物遮挡、恶劣天气、光线不足、快速瞬时等复杂场景产生信息欠定的难题,在国家自然科学基金项目、国家重点研发计划"科技冬奥"重点专项,以及东风悦享、北汽集团企业课题等支持下,北京工业大学牵头,与南京邮电大学、北京云迹科技股份有限公司、天津大学、北京联合大学、东风悦享科技有限公司和北京主线科技有限公司联合研发,共同攻关,构建了复杂场景移动机器人交互认知的技术框架,并针对数据完备性、场景可理解、行为可交互的核心内容,研制了多源异构数据的高效编码与一致性表示、高可靠自适应环境语义理解与识别、人-机-环境的多任务协同与交互认知等关键技术,有效提升了移动机器人的交互认知能力,增强了机器人行为的可解释与可信任(研发工作组织架构如图1所示).团队成果"复杂场景移动机器人视觉理解与交互认知关键技术及应用"获得2022年中国图象图形学学会科技进步奖一等奖.