民用飞机设计中的仿真重用研究

本文对仿真的核心内容（姿态和动作）进行归类分析．分别建立姿态库和动作库，通过快速调用相似的姿态和动作实现对相似维修过程仿真的重用     

基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法

动作识别是近年来时序数据挖掘领域的研究热点,具有广泛的应用前景。但是现阶段基于深度学习的动作识别算法需要大量的标记训练数据集,存在泛化性差、实时性差、场景受限的问题。为解决这些问题,本研究设计一种基于轻量化二维人体姿态估计的小样本动作识别算法。该算法基于YOLOv5算法构建轻量化的人体检测器HYOLOv5。基于轻量化二维姿态估计模型Lite-HRNet设计人体姿态特征描述算子,有效地去除背景对人体动作特征的干扰。为有效度量时序人体姿态特征描述算子间的相似度,本研究提出基于动态时间规整的人体姿态特征距离度量,并在此基础上设计基于类别中心选择的动作模板匹配算法。该算法通过少量的动作视频构建动作特征模板库,利用动作模板匹配算法可实现多类动作视频的精准识别。为验证算法,本研究在COCO 2017的Humans数据集上对HYOLOv5进行测试,人体检测识别精度mAP@0.5∶0.95可达50.7%。基于10种动作视频数据进行测试,结果表明,本研究所提算法可有效地识别视频序列中的姿态,在每个动作仅包含4个训练数据的情况下,动作识别准确率均可达到91.8%。     

人体动作姿态的自动识别方法研究

提出了一种人体动作姿态的自动识别算法,用运动历史图像和运动能量图像分别表示动作姿态发生的区域以及动作姿态发生的过程,并从中提取出改进的不变矩作为特征向量进行人体动作姿态的自动识别,实验结果表明,该算法显著地提高了人体动作姿态的识别效率.     

基于多尺度时空特征的篮球场景中人体姿态估计

人体姿态估计是计算机视觉领域的研究热点之一,目标是从给定的图像或视频中识别人体的关节.由于篮球比赛视频中人体动作复杂多变,易产生运动模糊、遮挡等问题,导致现有的人体姿态算法对篮球动作姿态估计的准确率较低.针对这一问题,提出了一种基于多尺度时空关联特征的篮球动作姿态估计算法,构建基于Transformer的人体时序特征捕捉模块对序列层级的时空特征信息进行建模,以缓解运动模糊、遮挡等现象带来的负面影响.此外,针对人体外形复杂多变的问题,提出了基于可形变卷积的人体空间特征残差融合模块来获取更为充分的空间特征.与现有算法相比,该算法在自行构建的篮球场景人体运动数据集、姿态估计公开基准数据集PoseTrack2017和PoseTrack2018均取得较好的效果.     

神经心理量表理解力检测的人体姿态特征识别方法

神经心理测试可以对各认知域受损严重程度做出客观评价，是检测疾病进展、评估药物疗效的有效手段。其中理解力测试部分通过判断受试者是否根据指令要求作出相应动作实现，是老年人认知功能障碍评估的重要部分，有利于痴呆的早预防早干预。文章提出了一套神经心理测试中理解力检测的人体姿态估计视频分析方法，基于Openpose深度卷积网络提取人体关键点坐标，随后基于图像形态学处理技术和Faster R-CNN等技术提出了纸张、牙刷等目标物体关键点二维坐标提取方法，并以量表中动作要求建立人体姿态估计数学模型。通过实验对神经心理测试的6个动作进行识别，结果表明，所提姿态估计数学模型和交互动作识别方法能够有效检测人体姿态动作指令及人与纸张的交互指令。     

浅析现代艺术体操教学中姿态美的培养

姿态美是指人体在进行各类运动时正确的技术动作和优美身体姿态的综合表现.在现代艺术体操教学中,姿态是影响动作质量的一个重要因素.本文以培养现代艺术体操教学中姿态美为研究对象,采用文献资料法、调查法、和逻辑分析法.在对现代艺术体操教学中学生姿态进行研究的基础上,逐步探索培养姿态美的方法,并对现代艺术体操教学中姿态美的培养进行了比较全面的分析和研究,对现代艺术体操教学的研究提供了可借鉴之处,丰富了现代艺术体操教学的内容.     

肠道微生物样本库:伦理考量和管理规范

 人体微生物组与健康和疾病的关系是重要的科学问题。而人体微生物样本库的建立是人体微生物组研究的重要基础,这个新兴领域迫切要求对已建立的价值体系和伦理规范进行调整和变革。本文讨论人体微生物样本库建设中的知情同意、样本和数据的所有权、隐私和风险等;并以粪菌库和粪菌移植为典型案例,分析选择"最佳"、"健康"供体所面临的医学和伦理困难;提出了人体微生物样本库监管的政策建议。     

非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法

针对人体运动动作图像提取传统方法仅能获取局部最佳解, 提取的特征序列不连续, 导致轮廓提取效果差的问题, 提出一种非刚性人体运动动作图像姿态轮廓提取算法. 首先, 对人体运动动作图像序列中的尺度不变特征变换(SIFT)进行提取预处理, 获取人体特征提取图, 设计一种人体运动序列顺序概率图模型, 以保证特征序列提取的连续性; 其次, 构建人体肢体外观模型, 基于该外观模型采用序列影像高精度轮廓提取算法提取当前人体运动动作帧的轮廓线. 实验结果表明, 该算法能提取连续的特征序列, 提取的人体姿态轮廓精确度较高, 且具有较高的效率和鲁棒性.     

一种基于深度学习的人体交互行为分层识别方法

本文把人体交互行为分解为由简单到复杂的4个层次:姿态、原子动作、复杂动作和交互行为,并提出了一种分层渐进的人体交互行为识别方法.该方法共有3层:第1层通过训练栈式降噪自编码神经网络把原始视频中的人体行为识别为姿态序列;第2层构建原子动作的隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM),并利用估值定界法识别第1层输出的姿态序列中包含的原子动作;第3层以第2层输出的原子动作序列为输入,采用基于上下文无关文法(contextfree grammar,CFG)的描述方法识别原子动作序列中的复杂动作和交互行为.实验结果表明,该方法能有效地识别人体交互行为.     

基于自然状态背景人脸图像数据库的建立

为了解决人脸识别算法设计与测试中图像样本背景单一,难以测试算法在自然环境中的识别效率这一问题,采用了分类实践的方法,建立了基于自然状态背景的人脸图像数据库;同时,设计了图像采集系统,实现了多种状态采集模式,使图像数据库状态丰富.该图像数据库建立了多种状态子库,包括姿态子库、光照子库、表情子库、佩戴饰物子库、时间跨度子库,同时还包括了夜间模式下的人脸图像.研究结果表明:该数据库对于设计高效算法,测试算法在不同状态下的鲁棒性具有很大的价值.该成果对于人脸识别算法的研究和开发具有一定的应用和参考意义.     

基于动态规划库的规划识别算法的研究

本文在Kautz规划识别方法的基础上,给组成规划的各动作按其对该规划出现的影响程度确定一个权值,并在规划库搜索和匹配机制中应用模糊处理,从而建立了基于动态规划库的模糊规划识别模型。     

跳台滑雪助滑道结构对助滑姿态的动力学影响机制

跳台滑雪助滑速度的变化存在主体与客观影响因素,而助滑道结构对助滑姿态具有相对稳定的影响。基于助滑道物理结构特点,对助滑道人体动力学受力情况进行了分析,包括人体重力作用、外界作用力、全脚支撑反作用力等,并针对直线区、弧线区入口、弧线区途中、弧线区出口分别讨论助滑道对助滑姿态的动力学影响机制。通过分析助滑道结构对助滑姿态的动力学影响机制,为改善我国跳台滑雪运动员助滑技术动作与专项能力训练水平提供科学依据。     

车辆系统的动态人-机工程分析方法及在轮式特种车辆设计中的应用

根据车辆乘员及维修人员等的非驾驶操作动作过程的动态人-机工程设计需求,参考基于驾驶姿态的人-机工程分析方法,结合专门的计算机辅助人-机工程设计软件的相关功能,针对人体动作过程的确定和分析评价等核心问题,提出了人体姿态及其动作过程的计算确定方法,建立了基于运动学和受力分析的动作过程分析评价方法,形成了相应的完整分析流程。将该方法和流程应用于某特种车辆设计分析中,进行了乘员登上驾驶室、使用驾驶室顶部出口等一些典型工况的动态人-机工程问题分析,得到了对应工况的车身设计改进的方向性方案。应用过程中,验证了所述动态人-机工程分析方法和流程的可行性和实用性。     

DBA SE—Ⅲ用户库技术的应用

本文对“事务处理系统”中字典库、工作库、保密库三种用户库技术的设置与应用进行了介绍。该“事务处理”软件是在 GW0520C—H 或 IBM—PC/XT 及兼容机上运行的。     

基于Kinect的运动学习系统的设计

运动学习系统设计旨在通过Kinect准确掌握运动员的身体轮廓和身体位置来确定运动员动作的标准程度.结合体育活动的特点为运动训练提供有效的解决方案,从而提高运动员的运动水平,并通过数据采集、数据处理与特征提取、人体姿态识别的方法辅助动作学习.系统使用Kinect进行数据采集,实时获取所检测到的用户人体的骨骼节点位置信息,...     

水泥库库底锥体有限元计算分析

本文主要针对实际工程中水泥库关键部位的库底锥体,利用Midas和Sap2000两种不同软件进行有限元计算分析和比较。研究了库底锥体壳厚、环梁大小等参数对库底锥体受力的影响,得出一些对该类结构设计有参考意义并具有规律性的结论。     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

人体的文化语言学透视

人体是生物体。也是文化现象。它从头到脚各部位的动作和姿态都可发出特有的意义指号。从文化的层面探讨了人体各部位表达的象征意义以及意义指号的性质特征:国际性、融合性和民族性。     

人脑库的建立和应用

总结了中国人脑库中心建立的情况,制定了适合我国人脑库建设和发展的标准化方案,讨论了如何使用人脑组织进行人脑研究工作和探讨人类神经系统疾病的发病机制.指出了人脑库成功运作必须考虑的伦理问题、组织质量和脑库安全性,以及使用者要求、人脑捐献计划、公共关系和资金来源等问题.此外,对国外建立人脑库的进展也进行了概述.     

基于DSP和MEMS的人体动作识别系统

为解决现有虚拟训练软件的人体动作输入设备沉浸感和训练效果不足的问题,采用DSP和微机电系统（MEMS）构建人体动作识别系统。该系统应用MEMS器件为核心构建微惯性测量单元（MIMU）模块,模块的DSP芯片完成传感器数据采集和人体姿态解算。实验结果表明系统样机在动态活动测试中运行稳定可靠,动态解算精度在1?以内,可准确测量人体动作,满足虚拟训练要求。该研究提供了一种新型的虚拟训练软件的硬件输入设备,具有一定的市场价值。