人体动作)态的自动识别方法研究.pdf
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人体动作姿态的自动识别方法研究.pdf
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第 卷 第 期 西南师范大学学报 自然科学版 年 月
３５ ４ ２０１０ ８
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Ｖｏｌ．３５
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基于XGBoost的震相自动识别方法研究.docx
基于XGBoost的震相自动识别方法研究
一、引言
地震作为自然界中一种常见的地质灾害，其预警和监测对于保护人民生命财产安全具有重要意义。震相识别作为地震监测的重要环节，对于准确判断地震波的传播特性和地震参数具有至关重要的作用。传统的震相识别方法主要依赖于人工解译，然而这种方法效率低下且易受人为因素影响。因此，研究基于自动识别技术的震相识别方法显得尤为重要。本文提出了一种基于XGBoost的震相自动识别方法，旨在提高震相识别的准确性和效率。
二、XGBoost算法概述
XGBoost（ExtremeGradientBoosting）是一种基于梯度提升决策树的集成学习算法，具有较高的预测精度和良
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工件自动识别与定位方法研究.docx
工件自动识别与定位方法研究
一、引言
在制造业和自动化工业领域，工件的自动识别与定位技术一直是研究和应用的热点。准确且高效的工件识别和定位方法不仅直接关系到自动化生产的效率和精度，更是确保产品质量和生产安全的关键环节。本文旨在探讨和研究工件自动识别与定位的多种方法，以期为相关领域的实际应用提供理论支持和技术指导。
二、工件自动识别方法
工件自动识别主要是指利用机器视觉、传感器技术等手段，自动获取工件信息并对其进行准确识别的过程。
1.基于机器视觉的工件识别
机器视觉是通过模拟人的视觉功能来实现对图像的采集、处理和识别。在工件识别中，机器视觉可以快速准确地获取工件的形状、大小、颜色等特征信息，
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船名自动识别方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114882204 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210215789.7 G06V 10/774 (2022.01)
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田径视频动作关键帧自动识别和抓取方法、装置及介质.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 114550071 B
(45)授权公告日 2022.07.19
(21)申请号 202210280271.1 审查员 孔昕
(22)申请日 2022.03.22
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基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究.docx
基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究
基于深度学习的表面缺陷自动识别方法研究
一、深度学习概述
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它通过构建多层神经网络模型，让计算机自动学习数据中的特征和模式。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功，成为当前领域的核心技术之一。
1.1深度学习的发展历程
深度学习的发展可以追溯到20世纪40年代，当时科学家们开始研究人工神经网络。在随后的几十年里，神经网络经历了多次兴衰。直到20世纪80年代，反向传播算法的出现，使得神经网络的训练变得更加高效，神经网络再次受到关注。然而，由于计算资源的限制和数据的匮乏，神经网络在当时并没
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基于雷达回波的锋线自动识别方法与应用研究.docx
基于雷达回波的锋线自动识别方法与应用研究
一、引言
1.1研究背景与目的
大气锋面系统作为气象学中极为关键的天气系统，在天气变化过程中扮演着举足轻重的角色。锋面是冷、暖气团相遇时形成的温度、湿度和气压的转折区域，而锋线则是锋面与地面的交线，锋面附近天气变化剧烈，当锋面经过时，常出现大风、降水等天气变化。不同类型的锋面，如冷锋、暖锋、静止锋和锢囚锋，对天气有着各自独特且显著的影响。
冷锋过境时，由于冷空气迅速替代暖空气，常常带来剧烈的天气变化，如明显的温度下降、气压上升、大风以及可能伴随的雨雪天气。暖锋过境后，暖空气逐渐占据主导，通常会带来升温以及连续性降水等天气现象。静止锋由于冷、暖气团
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藏语语义块自动识别与标注方法研究.docx
藏语语义块自动识别与标注方法研究
一、引言
藏语作为我国的重要语言之一，拥有丰富的词汇和复杂的语法结构。近年来，随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，藏语语义块自动识别与标注成为了研究的热点。藏语语义块的自动识别与标注对于提高藏语自然语言处理的准确性和效率具有重要意义。本文旨在研究藏语语义块的自动识别与标注方法，为藏语自然语言处理技术的发展提供支持。
二、藏语语义块概述
藏语语义块是指藏语句子中具有特定语义含义的词汇组合。在藏语句子中，语义块通常由一个或多个词汇组成，它们共同表达一个完整的意义。藏语语义块的识别与标注是藏语自然语言处理中的重要任务之一，它能够帮助计算机理解藏语句子的含义，从
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一种基于卷积神经网络的人体粪便自动识别方法[发明专利].docx
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一种基于卷积神经网络的人体粪便自动识别方法[发明专利]
一、背景技术
(1)随着社会的发展和科技的进步，人体粪便作为健康监测的重要指标，其检测与分析在临床医学和公共卫生领域具有极其重要的意义。传统的粪便检测方法主要依赖于人工观察，存在效率低、主观性强、易受人为因素干扰等问题。为了提高粪便检测的准确性和效率，近年来，人工智能技术在医学影像分析领域的应用日益广泛。
(2)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。CNN能够自动提取图像特征，具有较强的鲁棒性和泛化能力，使其在医学图像分析中具有广泛
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基于自监督学习的人体骨架动作识别方法研究.docx
基于自监督学习的人体骨架动作识别方法研究
一、引言
随着人工智能技术的不断发展，人体骨架动作识别技术在许多领域得到了广泛应用，如体育训练、医疗康复、人机交互等。然而，由于人体动作的多样性和复杂性，如何准确地进行动作识别仍然是一个具有挑战性的问题。近年来，自监督学习在计算机视觉领域得到了广泛关注，其在无需大规模标注数据的情况下能够学习数据的深层特征。因此，本文研究了一种基于自监督学习的人体骨架动作识别方法，以提高动作识别的准确性和效率。
二、相关工作
自监督学习是一种无需大量标注数据的机器学习方法，它通过设计预训练任务来学习数据的深层特征。在人体骨架动作识别中，自监督学习可以有效地从无标签的视频
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《基于时空特征的人体动作识别方法研究》范文.docx
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《基于时空特征的人体动作识别方法研究》范文
一、1.引言
随着社会的发展，人们对运动健康和娱乐需求的不断提升，人体动作识别技术作为人工智能领域的一个重要分支，近年来受到了广泛关注。根据市场调研报告，全球人体动作识别市场规模预计将从2020年的5.8亿美元增长到2025年的24.9亿美元，年复合增长率达到37.1%。这一增长趋势反映了该技术在各领域的广泛应用潜力。
人体动作识别技术主要应用于智能穿戴设备、智能家居、运动健康监测、人机交互等多个领域。例如，在运动健康监测领域，通过实时分析用户的运动动作，可以提供个性化的运动指导，帮助用户更好地进行健康管理。据统计，2019年全球智能
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基于WiFi信号的跨域人体动作识别方法研究.docx
基于WiFi信号的跨域人体动作识别方法研究
一、引言
随着物联网技术的快速发展，人体动作识别技术在智能家居、健康监测、人机交互等领域得到了广泛应用。传统的动作识别方法主要依赖于摄像头、传感器等设备，虽然具有较高的识别精度，但存在隐私泄露、设备安装不便等问题。因此，研究一种基于非视觉信号的人体动作识别方法具有重要意义。本文提出了一种基于WiFi信号的跨域人体动作识别方法，通过分析WiFi信号的变化来识别人体动作，具有较高的准确性和实用性。
二、研究背景及意义
WiFi信号作为一种常见的无线通信技术，具有覆盖范围广、传输速度快等优点。近年来，越来越多的研究者开始关注WiFi信号在人体动作识别领域的
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基于WiFi感知的人体动作识别和隐私保护方法研究.docx
基于WiFi感知的人体动作识别和隐私保护方法研究
基于WiFi感知的人体动作识别与隐私保护方法研究
一、引言
随着物联网技术的飞速发展，人体动作识别技术已经逐渐成为智能家居、智能安防等领域的重要应用。其中，基于WiFi感知的人体动作识别技术因其非接触性、低成本、易部署等优点，受到了广泛关注。然而，在实现人体动作识别的同时，如何保护个人隐私成为了一个亟待解决的问题。本文旨在研究基于WiFi感知的人体动作识别方法，并探讨其隐私保护策略，为实际应用提供理论支持。
二、WiFi感知的人体动作识别技术
2.1技术原理
基于WiFi感知的人体动作识别技术主要通过分析无线信号的时域、频域特征变化来捕捉人体动
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基于WiFi感知的人体动作识别和隐私保护方法研究.docx
基于WiFi感知的人体动作识别和隐私保护方法研究
一、引言
随着无线通信技术的飞速发展，WiFi已广泛应用于人们生活的各个领域。利用WiFi信号进行人体动作识别成为近年来的研究热点。与此同时，如何在动作识别过程中保护个人隐私也成为了一个重要的研究课题。本文将深入探讨基于WiFi感知的人体动作识别技术和隐私保护方法，以寻求有效的平衡点。
二、WiFi感知的人体动作识别技术
2.1原理概述
WiFi感知的人体动作识别技术，主要是通过分析WiFi信号的时域、频域等特性，捕捉人体动作对WiFi信号的影响，从而实现对人体动作的识别。这种技术具有非侵入性、无接触、实时性等优点。
2.2技术实现
技术实现主
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基于人体特征分析的通道自动识别系统的研究及设计的中期报告.docx
基于人体特征分析的通道自动识别系统的研究及设计的中期报告
摘要：
本文针对通道自动识别系统的实现，提出了基于人体特征分析的方法，通过对人体的各个部位的特征进行提取和分析，设计出了相应的算法和模型。同时，进行了相关实验和测试，验证了该方法的有效性和可行性。
关键词：通道自动识别系统；人体特征分析；算法和模型；实验和测试。
1.研究背景
通道自动识别系统是一种非常常见和重要的安防技术，其通过视频监控设备对人群进行监控，从而自动识别出人流量，进而协助管理人流通道。目前，市场上已经有许多种通道自动识别系统，如基于计数的系统、基于相机和传感器的系统等。这些系统通常采用的是传统的计数算法，其主要依据是人群