论文部分内容阅读
基于卷积神经网络的人体姿态估计算法研究
【摘 要】
:
高效完善的污染场地修复工作是保护城市环境、市民健康安全的重要保障。在污染场地中进行危害治理、土地修复等工作时,为提高现场施工人员的安全性,利用人体姿态估计技术对现场施工人员的动作、姿态进行实时智能的检测及分析,监测其人身健康状态,是具有重要意义的。随着计算机视觉技术以及深度学习相关研究越发成熟,基于卷积神经网络的人体姿态估计方法取得了较大进展。但在实际应用中还存在难以有效部署等现实问题。一方面,如
【出 处】
:
天津理工大学
【发表日期】
:
2021年01期
其他文献
即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Map Building,SLAM)是机器人自主定位的核心技术,受到广泛关注。当前的SLAM算法大多基于几何特征,精度不高,鲁棒性也不够好。随着人工智能等新型技术的出现,不仅要求机器人能够感知到环境的几何信息,还要具备感知更高级信息的能力。而深度学习技术的发展,为机器人感知环境语义信息的能力提供了新的研究思路。因此,本
近年来,随着科技快速发展,一系列的环境问题随之而来,节能减排被提上日程。新能源汽车应运而生,电动汽车得到广泛应用,所以电动车技术等科技文本的翻译至关重要。本报告对《电动车技术说明》部分章节的翻译进行探讨。首先描述翻译任务,对翻译文本做相应的分析;然后阐述奈达的功能对等理论及该理论对文本翻译的指导意义;之后对翻译过程进行描述;报告的重点是第四章的案例分析。译者分别从词法、句法和篇章三个层面进行分析并
学位
随着风电系统装机容量的不断增加,低电压穿越工况下风机的脱网运行会对电力系统的稳定性造成严重的影响。风电并网逆变器作为风电机组与电网连接的接口,在低电压穿越工况下保证其控制性能,是风机不脱网运行的关键。本文以双馈风电并网逆变器为研究对象,论文的主要工作如下:首先,分析了双馈风力发电系统的基本理论,重点概述了并网逆变器的数学模型、控制策略以及直流母线电压在电网电压跌落时的运行特性,从而指出了增强并网逆
随着计算机技术的发展,基于视觉的同时定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)已成为智能室内移动机器人中的关键技术,采用低成本RGB-D传感器作为室内移动机器人环境感知已经成为热门研究方向。尽管这项技术已经研究多年,但目前仍然面临诸多挑战。对此,本文对基于视觉SLAM的室内建图和路径规划方法进行深入研究,设计了一个“室内建图+路径规划”的视觉SL
能源是全球各国经济发展基本的驱动力,但是实际面临的情况是传统化石能源在逐渐的枯竭并且在使用的时候会产生大量的污染。风电是一种无污染且用之不竭的能源,因此得到全球各国的广泛关注并发展使用。本文研究的是双馈型风力发电机组,其主要的组成设备是功率变换器,主要是维持并网直流母线电压的稳定性。由于风电机组在并网时常常遇到电压跌落等故障,因此需采取措施维护并网电压稳定,策略分别是添加撬棒(Crowbar)保护