孟勃
- 作品数：37 被引量：116H指数：6
- 供职机构：东北电力大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程文化科学航空宇航科学技术更多>>
- 基于四元数时空卷积神经网络的人体行为识别方法
- 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于四元数时空卷积神经的人体行为识别方法。本发明具体实现步骤如下：（1）输入待识别的动作视频集；（2）图像预处理，提取人体运动的关键区域图像；（3）构建四元数时空卷积神经网络；（4）...
- 孟勃刘雪君王晓霖
- 文献传递
- 一种基于动态粒子数据增强的模型预训练方法
- 本发明涉及数据处理领域，且公开了一种基于动态粒子数据增强的模型预训练方法，用于解决当处理多模态数据时，需要分成多个预训练任务的问题，该方法包括，采集多模态数据，将采集到的多模态数据进行模块划分，将划分好的图像数据进行栅格...
- 孟勃
- 局部最优粒子滤波目标跟踪算法的研究和应用
- 本论文针对目标跟踪过程中出现的目标被部分遮挡及短时间全部遮挡、相似物干扰等问题，通过查阅大量国内外文献和进行仿真实验，对传统粒子滤波算法进行了较深入的研究和分析，提出了一种新的局部最优粒子滤波目标跟踪算法，通过大量的仿真...
- 孟勃
- 关键词：目标跟踪算法多特征提取灰度直方图
- 落球法测量液体粘滞系数实验的Matlab研究被引量：4
- 2013年
- 在落球法测量液体粘滞系数实验中,鉴于对小球运动规律缺乏定量的认识,我们运用Matlab软件对小球在液体里的运动速度和位移随时间的变化规律进行研究。结果表明:直径d=3 mm的钢球从无初速度进入液面到匀速运动,即收尾速度,所用时间为0.03秒,经过的距离仅为1×10^(-3)m。所以教学过程中测量收尾速度时并不需要预留一段距离。
- 刘鲍闫赫张宇赵辉孟勃
- 关键词：液体粘滞系数收尾速度MATLAB
- 一种基于低秩因子分解的多模态特征学习效率优化方法
- 本发明公开了一种基于低秩因子分解的多模态特征学习效率优化方法，涉及多模态特征学习效率优化技术领域。本发明包括以下步骤：接收获取多种类型的输入数据，将采集到的输入数据分为三种不同的模态；建立骨干网络采用分层知识集成的方法对...
- 孟勃
- 粒子滤波算法在非线性目标跟踪系统中的应用被引量：23
- 2007年
- 提出了一种基于贝叶斯理论及蒙特卡罗仿真的粒子滤波算法。该算法通过非参数化的蒙特卡罗(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,适用于任何能用状态空间模型以及传统的卡尔曼滤波表示的非线性系统,精度可以逼近最优估计。给出了算法的理论依据及整个跟踪过程的框架,并通过仿真试验对算法进行了验证。与传统的目标跟踪算法相比,本算法不仅能实现对目标的稳定、准确跟踪,将跟踪精度提高到90%以上,并且,当受到严重遮挡而发生目标丢失时,该算法仍然能够在10帧内重新捕获目标。实验结果证明,算法对于部分遮挡等复杂的非线性、非高斯情况具有良好的跟踪性能。
- 孟勃朱明
- 关键词：非线性系统目标跟踪贝叶斯理论粒子滤波部分遮挡
- 采用主成分正则法则构建突触可塑性模型的方法
- 本发明公开了一种采用主成分正则法则构建突触可塑性模型的方法的方法。本发明包括以下步骤：a)、构建突触重塑性模型，采用主成分正则法则描述突触长时程可塑性；b)、根据情景特征编码器的主成分构造类别的稀疏性特征参数重要性矩阵，...
- 孟勃史伟大
- 一种基于RGB‑D传感器的机器人辅助超声扫描系统
- 一种基于RGB‑D传感器的机器人辅助超声扫描系统，包括Kinect传感器、机器人、超声探头、标示物和主机，其特征是：以Kinect传感器作为机器人的视觉伺服系统，在机器人机械臂上夹持超声探头，在超声探头上固定标示物，采用...
- 孟勃
- 文献传递
- 一种基于降噪自动编码器和粒子滤波的人体动作识别方法
- 本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于降噪自动编码器和粒子滤波的人体动作识别方法。所述人体动作识别方法将待分类的动作视频集随机分为训练视频集和测试视频集，将训练视频集和测试视频集分别用于计算动作的训练轨迹和测试轨迹，...
- 孟勃刘雪君
- 文献传递
- 基于四元数时空卷积神经网络的人体行为识别被引量：17
- 2017年
- 传统卷积神经网络(CNN)只适用于灰度图像或彩色图像分通道的特征提取,忽视了通道间的空间依赖性,破坏了真实环境的颜色特征,从而影响人体行为识别的准确率。为了解决上述问题,提出一种基于四元数时空卷积神经网络(QST-CNN)的人体行为识别方法。首先,采用码本算法预处理样本集所有图像,提取图像中人体运动的关键区域;然后将彩色图像的四元数矩阵形式作为网络的输入,并将CNN的空间卷积层扩展为四元数空间卷积层,将彩色图像的红、绿、蓝通道看作一个整体进行动作空间特征的提取,并在时间卷积层提取相邻帧的动态信息;最后,比较QST-CNN、灰度单通道CNN(Gray-CNN)和RGB 3通道CNN(3Channel-CNN)3种方法的识别率。实验结果表明,所提方法优于其他流行方法,在Weizmann和UCF sports数据集分别取得了85.34%和80.2%的识别率。
- 孟勃刘雪君王晓霖
- 关键词：四元数卷积神经网络码本人体行为识别
