基于单张静态图像的人体行为识别方法综述

人体行为识别是计算机视觉的研究难点与热点,目前大部分研究者主要针对视频中的行为展开研究．然而,人类的视觉往往根据单张图片就可判断图片中发生的行为．基于单张静态图像的人体行为识别,挑战性更大,是近年来人体行为识别研究的一个趋势,更是探索人类视觉奥秘的一个很好切入点．本文对单张静态图像的人体行为识别方法进行梳理,将其分为三类,最后对其未来研究方向进行展望．     

桥梁结构基于动力特性的损伤诊断方法

阐述了基于结构动力特性的桥梁损伤诊断基本原理和方法,比较分析了各类损伤诊断方法的特点及适用条件,并指出了桥梁结构基于动力特性的损伤诊断方法和进一步需要研究解决的问题．     

基于曲率模态差值的简支梁损伤识别研究

由材料力学挠度曲线的微分方程和结构动力学的振型叠加公式,建立了结构刚度与曲率模态之间的关系,然后定义了结构损伤指标:曲率模态差值,最后通过数值仿真模拟了简支梁不同程度的损伤并利用损伤前后的曲率模态差值识别损伤。数值仿真结果得到结论:曲率模态差值对简支梁的损伤比较敏感,将其应用于简支梁等细、长、柔的结构损伤识别中是有效、可行的。     

基于改进BP算法的刚框架连接损伤识别方法

运用权值、阈值同步学习BP算法(简称为改进BP算法)对钢框架连接损伤进行识别,并且选用由结构正则化的频率变化率和少数点的振型模态分量构成的组合参数作为网络输入参数.通过对一个4层钢框架数值模拟,比较了改进算法和传统算法测试结果,从而证明改进算法更加精确、优越.     

基于动态特征和静态特征融合的步态识别方法

针对步态识别非强迫性、不易被察觉、难以隐藏和远距离的特点,为了提高步态识别率,提出基于静态能量图和动态群体隐马尔可夫模型的步态识别方法 .首先,对步态图像预处理,计算步态周期,把步态序列中对应关键帧能量图进行叠加;然后,用群体隐马尔可夫模型训练参数,最后用近邻法识别.利用中科院自动化研究所提供的数据库对该方法进行了验证,在90°视角、45°视角下相同的衣着,以及在90°视角下不同衣着三种情形下进行了实验,实验结果验证了该方法的可行性,对角度变化有一定的鲁棒性且减少了噪声对识别的影响.     

基于人工神经网络的条码定位与识别方法

针对大角度条码图像区域自动定位这一关键技术的具体应用,笔者提出一种适合大角度条码图像区域自动定位的算法。该算法以高斯滤波、边缘检测和霍夫变换做预处理,采用已经训练好的人工神经网络进行定位,运用全局与局部结合的二值化方法进行二值化、识别。实验证明,该算法图像定位准确率高,大角度条码图像定位效果较为理想,提升了图像识别的正确率。     

基于应变模态的桁架结构损伤识别

选用桁架结构作为研究对象,对一简支桁架建立仿真模型,通过单元刚度的减小模拟损伤变化,用节点位移转变为单元应变的方法,对桁架结构进行损伤识别.经过试验研究,验证了一阶相对应变模态对结构损伤识别的有效性.     

基于分布式光纤传感的海底管线横向屈曲识别方法

针对传统海底管线横向屈曲识别方法无法真实反映海底管线结构状态的问题,本文以含初始缺陷的海底管线作为研究对象,基于分布式光纤传感获得的海底管线分布式结构响应,采用Euler-Bernoulli梁挠曲线计算方法建立管道屈曲位移重构算法,实现了荷载未知情况下海底管线前、后屈曲行为的定量识别。以初始缺陷幅值作为变参数,采用初始缺陷海底管线有限元分析与模型实验验证提出方法的可行性。结果表明：本文基于分布式光纤传感提出的海底管线横向屈曲位移重构算法可定量识别海底管线横向屈曲的产生及发展过程,为解决未知荷载作用下海底管线横向屈曲识别问题提供了一种可行的方法。     

基于应变模态的桁架结构损伤指标研究

基于应变模态的损伤识别方法,根据桁架结构的杆单元应变特点,利用结点的振型位移引起的杆单元长度变化从而计算得出结构的应变模态,并通过数值仿真验证了仅一阶应变模态改变率对损伤的准确识别,同时以该参数作为输入特征参数构造神经网络对杆单元损伤进行了识别,均取得了较为理想的结果.     

基于应变模态的受损网壳结构损伤识别研究

基于应变模态损伤识别理论,以受损K6型单层球面网壳结构作为研究对象,通过数据对比得到较精确的受损结构模型.用折减杆件弹性模量的方式来模拟杆件损伤,利用分析软件得到初始损伤及各类有损情况下的应变模态.结果表明:该方法能够在低阶模态条件下,有效识别网壳不同位置以及低至10%,高至90%的局部损伤,适用于实际观测的条件下的网壳损伤识别.     

简支梁损伤识别曲率法研究

在荷载作用下简支梁挠度理论分析的基础上,提出了基于结构挠度的损伤判定方法．有限元分析结果表明,利用梁体单元变形差曲率和,可以准确判定损伤位置和损伤程度,提高简支梁检定的准确度．挠度是结构测试中的重要参数,在桥梁结构试验中,测试值易于获得,因此基于结构挠度的损伤识别方法在实际工程中容易实现．     

随机位移法在刚架稳定计算中的应用

将一种新的力学分析方法-随机位移法应用到刚架稳定问题的求解,以拓展其应用范围,先将结构离散为一个有限自由度系统;然后根据有限自由度系统平衡稳定性的能量准则和随机位移法的基本原理,建立符合能量准则的载荷函数,该函数不为零的最小值即为临界载荷,由此将稳定问题转化为无约束的多维优化问题;最后应用遗传算法求出相应于最优解的目标函数值,以实际算例为基础,对方法的可行性进行了讨论。     

基于挠度差值影响线的简支梁桥损伤识别研究

推导了简支梁某一点的挠度随移动荷载位置变化的解析解,在理论上证明了挠度差值影响线对结构损伤识别的可行性.提出用损伤前后一点的挠度差值来识别损伤,为验证该方法的正确性,采用一个单跨简支梁进行有限元模拟.通过有限元计算表明该方法对单损伤简支梁的损伤位置和损伤程度具有准确的识别能力.     

基于概率神经网络的桩-承台的损伤识别

通过有限元计算证明了桩厚承台的空间桁架传力机理,对其桁架传力中的拉、压杆进行损伤模拟,分别得到不同损伤程度和未损伤工况下的模态参数,并用概率神经网络进行了损伤位置的识别.结果表明,用概率神经网络对基于空间桁架传力机理的厚承台进行损伤识别是可行的.     

非临界摩擦力公式及其应用

对物体非临界摩擦力公式F=kfoΔxN,比例系数kfo与静摩擦系数μ之间的关系kfo1/kfo2=μ1/μ2做了进一步讨论,计算有摩擦的超静定问题.     

基于混合进化计算的GMM优化方法及其在说话人辨认中的应用

提出了基于进化高斯混合模型(EGMM)的说话人辨认系统建模方法.EGMM在进化算法的框架下,为改善模型的泛化性能对GMM模型的结构与参数共同进行了优化.同时,系统的优化目标中引入了其他用户的区分性信息以提高其分类精度.根据GMM的特点设计了专门的遗传算子并结合GA与EP提出了一种新的混合进化算法.初步实验结果表明,EGMM方法建立的说话人模型具有更强的泛化能力.在说话人辨认实验中,较之传统的GMM方法,基于EGMM的系统的正识率提高了近3%,并且模型具有更小的平均尺寸.