丰颖
- 作品数：6 被引量：13H指数：2
- 供职机构：华东师范大学更多>>
- 发文基金：上海市科学技术委员会资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于自组网方式的RTK北斗定位系统及其方法
- 本发明公开了一种基于自组网方式的RTK北斗定位系统，包括至少三个北斗定位基站、至少一个北斗定位移动站和多个无线通信模块；各北斗定位基站均分别与一个无线通信模块连接通信，北斗定位移动站均分别与一个无线通信模块连接通信，多个...
- 邱崧金豫钟阳匡磊徐文超丰颖贝璟董大南
- 文献传递
- 结合特权信息的人体动作识别被引量：10
- 2017年
- 目的采用传统的2维特征提取方法,很难从视频中准确地捕获出人体的关节点位置,限制了识别率的上限。采用深度信息的3维特征提取能提升识别率,但高维空间运算复杂度高,很难实现实时识别,受应用场景限制。为克服上述难点,提出一种基于3维特权学习的人体动作识别方法,将3维信息作为特权信息引入到传统的2维动作识别过程中,用来识别人体动作。方法以运动边界直方图密集光流特征、Mosift(Motion SIFT)特征和多种特征结合的混合特征作为2维基本特征。从Kinect设备获得的深度信息中评估出人体的关节点信息,并用李群算法处理得到3维特征作为特权信息。特权信息在经典支持向量机下的识别效果优于2维基本特征。训练数据包含2维基本特征和3维特权信息,测试数据只有2维基本特征。通过训练样本学习,得到结合特权信息的支持向量机(SVM+),使用该向量机对测试样本进行分类,得到人体动作识别结果。结果在UTKinect-Action和Florence3DAction两个人体动作数据集上进行实验。引入特权信息后,人体动作识别率较传统2维识别有2%的平均提升,最高达到9%。SVM+分类器对参数的敏感性较SVM下降。结论实验结果表明,本文方法较以往方法,在提升识别准确率的同时,降低了分类器对参数的敏感性。本文方法仅在训练过程中需要同时提取2维基本特征和3维特权信息,而在测试过程中无需借助深度信息获取设备提取3维特权特征信息,学习速度快,运算复杂度低,可广泛应用于低成本,高实时的人体动作识别场合。
- 凌佩佩邱崧蔡茗名徐伟丰颖
- 关键词：人体动作识别支持向量机
- 一种基于自组网方式的RTK北斗定位系统及其方法
- 本发明公开了一种基于自组网方式的RTK北斗定位系统，包括至少三个北斗定位基站、至少一个北斗定位移动站和多个无线通信模块；各北斗定位基站均分别与一个无线通信模块连接通信，北斗定位移动站均分别与一个无线通信模块连接通信，多个...
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- FFT算法在微控制器上的设计与实现被引量：3
- 2016年
- 文中描述了一种针对快速傅里叶变换(FFT)嵌入式运算系统的设计,基于ST公司ARM架构的微控制器STM32F4,该控制器拥有强大的数据运算处理能力,在硬件架构以及数据、信号处理上做出了独特的设计。着重介绍了基于Cortex-M4的FFT软件实现,应用,以及数据采样,运算等一系列问题,最后明确了下一步的研究方向。
- 史毅磊丰颖
- 关键词：FFT采样CORTEX-M4
- 基于循环生成对抗残差网络及QTP损失项的黑夜图像增强方法及系统
- 本发明提出了一种基于循环生成对抗残差网络及QTP损失项的黑夜图像增强方法，通过QTP三个维度的损失项来分别使得无监督黑夜增强任务面临的问题得到改善。这种混合损失包括在循环对抗网络的损失项以外，另外加上三个部分:质量损失、...
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- 基于循环生成对抗残差网络及QTP损失项的黑夜图像增强方法及系统
- 本发明提出了一种基于循环生成对抗残差网络及QTP损失项的黑夜图像增强方法，通过QTP三个维度的损失项来分别使得无监督黑夜增强任务面临的问题得到改善。这种混合损失包括在循环对抗网络的损失项以外，另外加上三个部分:质量损失、...
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