一种多传感器数据融合的智能捡球机器人结构设计

设计了一种分层布局的智能捡球机器人.采用分层设计的思路将机器人机械部分分为捡球储球机构和机器人框架两部分,并对机械结构进行了系统的分析和设计.根据设计方案制作了机器人样机,分别以乒乓球和网球进行了捡球效率测试,结果表明,该机器人机械结构布局合理、视野较宽、捡球效率高.     

一种基于凸壳的智能服务机器人路径规划算法

将一种基于凸壳的路径规划算法应用于体育场智能服务机器人,首先采用基于Haar特征分类器的方法确定球的坐标,采用基于颜色模型的方法确定机器人的位置及航向,并根据机器人的自身特点,将一定范围内的多个球视为一个目标点处理;然后以目标点坐标作为算法输入,采用基于凸壳的路径规划算法得到一条较优的捡球路径.该算法可以降低机器人的捡球运动代价,有效提高机器人的捡球效率.     

基于支持向量回归机的焊缝偏差识别方法

为了提高焊缝偏差识别精度,首先对基于旋转电弧传感的焊接电流信号进行小波滤波,预处理后构建样本数据集.然后建立基于支持向量回归机的Laplace特征映射外延算法,对样本数据集和新样本进行维数约简,利用维数约简后的样本数据集训练支持向量回归机,并对新样本进行偏差识别.最后与不进行维数约简而是直接利用支持向量回归机进行偏差识别的方法进行对比试验.结果表明,利用特征映射进行维数约简能使焊缝偏差识别的精度平均提高25%.     

乒乓球挥拍动作识别方法研究

乒乓球运动中有很多不同类型的挥拍动作,准确识别这些运动模式对于挥拍动作的分析有着重要的意义,针对此需求提出并设计了一种基于MPU9250加速度传感器的挥拍动作识别方法。首先将传感器采集的原始数据做加窗和滤波等预处理,对预处理后的样本进行时域分析提取出每种挥拍动作的均值、方差、周期等22个统计学特征;再采用嵌入式特征选择进行特征筛选得到10个特异性特征,并使用支持向量机、随机森林、决策树以及基于以上3种算法的集成学习进行分类器训练;最后,充分比较了4种分类器对正手攻球、反手推球、正手搓球、反手搓球4种运动模式的识别精度。实验结果表明:集成学习分类器效果最佳,平均识别准确率为94.25%。     

基于Gauss核函数的快速构造最小超球算法

为提高基于超球的支持向量机算法中样本数据较多时的训练速度,提出一种构造最小超球的并行融合算法.该算法将全部训练数据集依据特定策略分割成若干个子数据集,分别对各个子数据集进行训练,对所得到的各子数据集的支持向量与融合数据进行训练,构造最小超球.仿真结果表明,并行融合算法在保证分类精度的情况下,能够显著减少训练时间,提高效率,且支持向量的数目较少.同时也验证了该文对Gauss核函数分析的正确性.     

基于S_Kohonen神经网络的乒乓球运动识别

针对乒乓球运动识别方法通常无法实时识别、识别率低和识别算法复杂度高,从而导致穿戴式设备续航能力差等问题,提出一种基于遗传算法优化S_Kohonen(supervisedKohonen)神经网络的乒乓球运动实时识别方法,并完成系统设计.该系统通过单MPU6050六轴加速度传感器采集运动信号,采用动作端点检测算法提取动作始末端点,基于db4小波对动作信号进行3层分解,同时用遗传算法优化S_Kohonen神经网络对乒乓球常见的6种动作进行识别.实验结果表明:该运动识别方法离线平均识别率为99.17%,实时平均识别率为91.67%,待机功耗为0.28 mW,运行模式功耗为14 mW,识别时间为2 ms,证明该方法识别迅速、功耗低、识别准确率高.     

结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别

给出一种结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别算法,以提高对视频中群体行为识别的准确率.首先通过群成员关节点骨架的姿态结构信息和群成员的社会网络信息描述群体在每一帧中的行为,并采用张量形式表示;然后使用多路非线性特征映射分解张量核,并利用粒子群优化张量核孪生支持向量机的模型参数;最后结合张量特征和孪生支持向量机实现视频中的群体行为识别.CAD2数据集和自建数据集上的实验结果表明,张量特征能够有效地表示群体行为,相比经典算法,所提算法能有效提高群体行为识别的准确率.      

基于加权超球支持向量机算法的超文本分类研究

为提高超文本分类算法的性能,降低算法的复杂度,提出一种适用于超文本分类的加权超球支持向量机算法.该算法综合文档内容信息和超链接信息作为文档特征向量,针对传统超球支持向量机算法在不同类别样本数目不均衡时训练分类错误倾向于样本数目小的类别的问题,利用加权因子补偿了类别差异对算法推广性能造成的不利影响.在基准数据集上的测试结果表明,该算法降低了二次规划的复杂度,提高了分类器的分类性能.     

SFSR-Age:一种基于人脸强语义的年龄识别算法

针对因光照、拍摄角度及图片质量等因素导致的经典深度学习算法难以有效提取人脸特征、人物身份识别准确率难以达到理想精度的问题,提出一种基于人脸强语义的年龄识别算法.首先,通过注意力矩阵增强人脸区域的特征权重,达到提取特征区域的目的;其次,使用级联双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络学习时序帧之间的特征依赖关系,弥补部分特征缺失对识别精度的影响.在人脸数据集IMDB-WIKI和数据集Adience上进行测试,该算法的年龄识别准确率分别达到78.34%和77.89%.实验结果表明,相比于其他基于深度学习算法的方法,该算法在基于图片数据集的人物年龄识别任务上具有更高的准确率.     

深度残差网络和LSTM结合的图像序列表情识别

为了改善图像表情和图像序列表情识别效果,针对传统表情识别特征提取复杂和效果不理想问题,提出了一种深度残差网络和局部二值模式(local binary patterns,LBP)相结合的特征提取方法,利用深度残差网络提取数据集的空域特征,长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)处理时域特征,实现空域与时域特征的结合。研究了不同层数的残差网络、不同形式的LBP算子以及其他网络结构对人脸表情识别的影响,对比了支持向量机和随机森林实现的序列表情识别算法。在Cohn-Kanade数据集和AFEW6.0数据集上进行了验证,实验结果表明,算法在验证集上的准确率分别为73.1%和58.4%,相比其他算法有一定程度的提升。     

网球运动中膝关节损伤机制及干预策略研究

膝关节损伤在网球运动中发生率较高,不同程度地影响着患者的学习、工作、生活、训练以及身心健康。为了尽量减少和避免网球运动中膝关节损伤的发生,更好地进行网球教学、网球训练、网球锻炼,在查阅大量文献的基础上,从生理学、解剖学、训练学、医学等方面对损伤的发生原因进行了分析,并介绍了对膝关节损伤常见类型的治疗及康复方法。最后,有针对性地提出了预防膝关节损伤的方法措施。     

乒乓球初学者正手攻球技术的教学与训练

探讨了在乒乓球初学者上手攻球技术教学中应该注意的几个问题。     

湖南省高校小球项目开展现状分析及对策研究

运用文献资料法、问卷调查法、数理统计法,从场地设施、师资队伍、学生动态、课程设置等方面,对湖南省高校小球项目开展现状进行了调查与分析.调查结果显示:高校学生,特别是女大学生,很喜欢小球项目(乒乓球、羽毛球、网球),由于高校小球项目的场地、师资、课余竞赛等方面存有问题,因而不能很好满足学生的需要,从而影响了小球项目在高校的开展与普及.     

乒乓球弧圈球技术教学与训练方法的探析

以广州体育学院体育教育系2008级乒乓球专选班为研究对象,采用文献资料法、专家访谈法、问卷调查法等,对体育院校乒乓球弧圈球教学的现状进行分析,揭示了目前体育院校乒乓球弧圈球教学训练过程中存在的问题,并提出相应的建议。本文对提高乒乓球弧圈球教学与训练水平具有一定的参考价值。     

基于分区的带球射门算法研究

为了提高足球机器人的射门成功率,提出了一种基于分区的带球射门方法。该方法以球为中心对场地进行分区,机器人按区域决定运动路径进行追球以达到合适的射门点,在进行角度调整后执行带球算法。实验结果表明,与原有几种射门算法相比,提出的算法通过合理路径规划减少了射门的追球时间。在引入带球算法后,射门成功率有了明显提升,并扩大了执行进攻策略的范围。整体提升了进攻与防守的效率。     

分类大规模数据的核向量机方法研究

标准的支持向量机算法需要求解二次规划问题,因此,在处理大规模样本的时候,求解二次规划问题的时间复杂度和空间复杂度就成为支持向量机应用的一个瓶颈.核向量机将传统支持向量机中的二次规划问题转化为求解最小包围球问题,从而显著降低了二次规划的复杂程度.使用核向量机对大规模数据进行分类,所选用的数据样本数均超过2000,并与标准的支持向量机作了对比实验结果表明:核向量机在处理大规模数据分类时,比标准的支持向量机计算复杂度低,训练速度快,耗费空间少.     

乒乓球发球战术研究

乒乓球的基本技术有五种：接球、发球、搓球、正手攻球、反手推挡.无论是在平时训练还是比赛中这五种最基本的技术都是必不可少的.其中要想进行一场乒乓球比赛,发球和接球是必不可少的前提,而一定的战术应用是战胜对手的条件.那么怎么发球可以为自己争取一定的先机,将对手迷惑呢？研究乒乓球发球技术有利于提高乒乓球水平的发挥,本文着重研究发球技术要素、战术配合要领,调查研究乒乓球比赛中发球中的技术战术应用.     

江苏省优秀网球运动员双手反拍击球实证研究

采用高速摄像技术,对江苏省优秀男子网球运动员张择、公茂鑫双手反拍击球动作进行三维运动影像解析,横向和纵向比较位置、速度、角度、角速度、加速度等运动学参数,探究双反击球技术的规律性,了解网球双手反拍击球正确技术动作的各关节角度的大小变化,为网球教师及教练员提供教学与训练的理论依据。     

对中国优秀乒乓球运动员许昕技战术分析

近代乒乓球运动进行了一系列的改革,乒乓球的种种改革对乒乓球运动的发展的起了巨大的推动作用。特别是改无机胶水以来,中国传统的直板打法受到了前所未有的冲击。当代中国乒乓球直板打法的运动员还是以王皓、马琳为主要的代表。许昕作为乒乓球直板打法新生力量逐渐在比赛当中展现出独特的直板打法特点。本文对许昕在2011年卡塔尔公开赛中的半决赛和决赛比赛中发球抢攻段、接发球抢攻段和相持段的技、战术特点进行分析,同时对许昕在比赛中运用的基本技术和回球落点情况作出相关的统计。期望通过本文的研究能为中国直板打法的进一步发展提供参考价值。     

探究影响网球发球情绪的因素

在所有的网球比赛中,至关重要的一点就是网球的发球,但发球会受到很多因素的影响。情绪就是影响网球发球的重要因素之一,它会直接影响比赛的结果[1]。本文通过文献收集法,实践法等,主要从：运动员自身的心理因素,比赛经验,对手情况,场外的观众,裁判的执裁,教练员的态度,天气等因素等。在理论与实践的基础上充分的探究并得出相关的结论。