【摘 要】
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随着信息技术的不断发展,越来越多的计算科学领域的畅想变为现实,人体行为识别技术就是当下非常热门的研究领域。硬件计算能力的不断提升与数据采集的方式和技术不断成熟,促进了深度学习的普及和发展,人体行为识别的方法也是日新月异。数据的多样性使得实现人体行为识别的方式越来越多元化,通过视频、深度图、点云、无线保真信号以及骨骼数据等各种数据方式来进行人体行为识别。这些方法的出现也扩展了人体行为识别使用前景,使
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随着信息技术的不断发展,越来越多的计算科学领域的畅想变为现实,人体行为识别技术就是当下非常热门的研究领域。硬件计算能力的不断提升与数据采集的方式和技术不断成熟,促进了深度学习的普及和发展,人体行为识别的方法也是日新月异。数据的多样性使得实现人体行为识别的方式越来越多元化,通过视频、深度图、点云、无线保真信号以及骨骼数据等各种数据方式来进行人体行为识别。这些方法的出现也扩展了人体行为识别使用前景,使得人体行为识别研究的热情不断高涨。本文以人体骨骼数据为基础,通过卷积神经网络和图卷积神经网络两种方式来完成人体行为识别任务。通过对骨骼数据的分析和处理,使得数据能够适合进行卷积操作,并完成人体行为识别任务。通过对人体骨骼图的分析和研究,设计和创新图卷积网络模型,使之能适用于图卷积操作并且完成人体行为识别任务。如何进行骨骼关键点数据的处理,如何有效地提取骨骼数据的深层特征,如何利用骨骼数据的自然或者隐藏的拓扑结构信息,本文展开了一系列研究。主要的研究工作如下:1、提出多尺度卷积神经网络,有效提取相关骨骼关键点之间的潜在特征,增强模型特征提取能力,优化人体行为识别的准确性和有效性。在时间维度和空间维度上对骨骼特征进行聚合,提高模型的准确度。2、卷积神经网络模型中设计使用非对称卷积模块来优化网络中的特征提取,非对称卷积模块能够十分方便地替换掉普通的卷积模块,其输入输出尺寸都能达到一致,并且不需要对网络模型进行较大程度的修改。3、提出联合图卷积神经网络,通过图卷积操作来完善特征提取,利用骨骼关键点的先验知识和自适应学习的方法来构建时空骨骼图,使用注意力集中模块增强模型的准确性。4、设计基于骨骼的人体行为识别应用系统,将人体行为识别算法模型进行实际应用,使得算法模型能够真正在实际环境中进行使用和调试。
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[目的]了解薄壳山核桃不同品种间煤污病危害程度的差异情况,探寻此病害的致病病菌,为薄壳山核桃抗煤污病品种的选择与煤污病的防治提供理论依据.[方法]以\'波尼\'金华\'马罕\'斯图尔特\'绍兴\'威奇塔\'这6个薄壳山核桃主栽品种为调查对象,调查不同品种煤污病的发病率及感病指数.同时,选取具有煤污病典型症状的叶片作为病原菌鉴定材料,采用划线法进行病原菌的分离,通过形态学观察与rDNA-ITS序列分析对煤污病病原菌进行鉴定,并采用柯赫氏法则加以验证.[结果]不同品种的发病率由高到
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[目的]为分析少刺藤椒优良品系和常规藤椒在挥发油含量、主要挥发性成分及其相对含量方面的差异,以期为已培育出的少刺藤椒品系应用推广提供科学依据.[方法]以少刺藤椒优良品系YTCJ1和YTCJ2为研究对象,以常规藤椒作为CK,采用GC-MS对鲜椒果实挥发性物质进行定性、定量分析.[结果]少刺藤椒YTCJ1和YTCJ2的挥发油含量均为3.20 mL·100g-1,比CK提高14.28％;3个品系藤椒挥发性成分总离子流出峰时间主要集中在前32 min,共鉴定出54种化合物,其中YTCJ1鉴定出49种,YTCJ2鉴
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