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3D人体姿态估计是计算机视觉领域一大研究热点,针对深度图像缺乏深度标签,以及因姿态单一造成的模型泛化能力不高的问题,创新性地提出了基于多源图像弱监督学习的3D人体姿态估计方法。首先,利用多源图像融合训练的方法,提高模型的泛化能力;然后,提出弱监督学习方法解决标签不足的问题;最后,为了提高姿态估计的效果,改进了残差模块的设计。实验结果表明:改善的网络结构在训练时间下降约28%的情况下,准确率提高0.2%,并且所提方法不管是在深度图像还是彩色图像上,均达到了较好的估计结果。 相似文献
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头盔瞄准镜等智能军事装备使用人体头部姿态信息作为机载武器站、光电云台等随动执行器的高精度控制输入,因缺少有效的人体头部运动特性数据,其控制优化受到了限制.研究使用微惯性技术实现了高精度人体头部运动信息采集,并设计了运动特性实验对人体头部运动规律进行具体表征,实际测得了多个运动特征:人体头部极限速度约600(°)/s、0(°)/s~600(°)/s的加速时间约100ms、极限摆动频率约1.5Hz等.这些运动数据可作为军事装备中随动执行器机电特性设计的重要参考依据,为智能军事装备进一步优化创造了空间. 相似文献
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肠道是人体最大的微生物菌库,肠道微生物的群落结构和功能改变会影响人体的免疫和代谢系统,与多种疾病的发生和发展有关。宿主的遗传、年龄、性别、疾病状态、用药、激素水平、生活环境、地域、饮食和生活习惯等均会不同程度地影响人体肠道稳态。饮食和生活习惯不仅会在短期内塑造肠道菌群,长期来看也是调整和干预肠道菌群最有效的方式。有研究认为肠道微生物差异始于宿主基因,但最新的一项研究发现,宿主基因型仅可解释个体间微生物差异的1.9%, 而生活在同一地域环境中、饮食和生活习惯相近的人,其肠道菌群组成和功能更加相似[1]。一项中国人群的研究中也证实了地域是决定肠道菌群特征的决定性因素[2]。这一方面提示我们在进行肠道微生物与疾病的临床干预性研究中应充分考虑宿主生活的地域环境、饮食和生活习惯,另一方面也提醒我们进行地域特异性肠道微生物研究的重要性和价值。我国幅员辽阔, 地域丰富,民族众多,但目前我国的肠道微生物研究多集中在东南沿海等发展程度较高的城市,在西北地区却相当缺乏。 我国西北地区地处高原地带,高海拔,低氧压,昼夜温差大,造就了独特的生活环境、饮食文化和风俗习惯,在当地生活着包括藏、回、东乡、裕固等多个少数民族的人群,因此进行我国西北地区少数民族人群肠道微生物的研究对探究特定地域环境和饮食生活条件下人群的健康和疾病发生及发展具有重要价值,同时,也有助于寻找新的疾病治疗菌株,为地域性高发病和疑难杂症等的预防和诊治提供基于肠道微生物的参考[2]。 相似文献
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SpaceMocap是一套基于多RGB-D相机的计算机视觉航天员运动捕捉系统。地面准备阶段,扫描航天员模型,并分别标定彩色相机的内参数。在轨采集阶段,3~4台相机布置在舱内角落,同步采集航天员任务视频。地面处理阶段,通过相机外参数标定和ICP方法实现点云融合,采用深度神经网络对人体关节点位置进行检测并初始化位姿参数,再用改进的ICP方法进行位姿求精,实现序列图像中关节角度跟踪。本系统搭载TG-2升空,对SZ-11航天员的任务视频进行了采集和处理,首次获取了在轨航天员的姿态(包括中性体位)、占位空间、运动参数等重要数据。结果表明,运动捕捉的模型与点云具有良好的重合度,关节点位置与关节角度具有较高的跟踪精度。SpaceMocap是我国首个在轨运动捕捉系统,它小型、轻质,具有计算机视觉特有的非接触测量、直观、高精度优势,无需在人体上粘贴任何标志,具有良好的抗遮挡能力,完全适用于微重力、狭小空间环境下的在轨应用 。 相似文献
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<正>在太空进行的航天医学研究中,一向唱主角的是人体的心脏、脑、血管、前庭器官、骨骼、肌肉、内分泌等器官。但是,这次"足"也露面了,它也来凑热闹,最近在国际空间站的医学研究计划中头一次露脸,过了一把"当主角"的瘾。2002-2006年,在国际空间站第6、8、11、12宇航组执行任务期间,航天员们完成了美国航宇局的一项名为"太空中足/地反作用力"的实验(简称Foot实验)。这项实验不仅是航天医学 相似文献
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A model for discrimination and prediction of mental workload of aircraft cockpit display interface 总被引:4,自引:1,他引:3
With respect to the ergonomic evaluation and optimization in the mental task design of the aircraft cockpit display interface, the experimental measurement and theoretical modeling of mental workload were carried out under flight simulation task conditions using the performance evaluation, subjective evaluation and physiological measurement methods. The experimental results show that with an increased mental workload, the detection accuracy of flight operation significantly reduced and the reaction time was significantly prolonged; the standard deviation of R-R intervals(SDNN) significantly decreased, while the mean heart rate exhibited little change; the score of NASA_TLX scale significantly increased. On this basis, the indexes sensitive to mental workload were screened, and an integrated model for the discrimination and prediction of mental workload of aircraft cockpit display interface was established based on the Bayesian Fisher discrimination and classification method. The original validation and cross-validation methods were employed to test the accuracy of the results of discrimination and prediction of the integrated model, and the average prediction accuracies determined by these two methods are both higher than 85%. Meanwhile, the integrated model shows a higher accuracy in discrimination and prediction of mental workload compared with single indexes. The model proposed in this paper exhibits a satisfactory coincidence with the measured data and could accurately reflect the variation characteristics of the mental workload of aircraft cockpit display interface, thus providing a basis for the ergonomic evaluation and optimization design of the aircraft cockpit display interface in the future. 相似文献