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典型文献
基于自适应感受野的教室人体姿态实时检测
文献摘要:
人体姿态信息对教学管理和教学评估具有重要作用,通过算法快速且准确地获取人体姿态信息具有重要的研究意义.近年来,尽管基于人体关键点的姿态估计方法被广泛研究,但由于教室监控场景图像普遍存在遮挡严重、目标尺度变化大、图像成像质量差等问题,难以直接运用现有方法.提出一种基于自适应感受野的教室人体姿态实时检测方法.在单发多边框检测器(single shot multibox detector,SSD)网络中,构建自适应感受野卷积模块,通过上下两个支路提取不同感受野的特征;在反向传播过程中,自动学习上下支路的特征融合参数,自适应调整网络的感受野;提高网络在教室场景中人体姿态的检测性能.实验结果表明,提出的方法可以实现实时检测,且优于现有的教室人体姿态检测方法和其他单阶段目标检测方法.
文献关键词:
深度学习;姿态检测;感受野;教室场景
作者姓名:
叶盛;高陈强;钱志华;陈欣悦;杨烽;赵悦
作者机构:
重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆400065;信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065
引用格式:
[1]叶盛;高陈强;钱志华;陈欣悦;杨烽;赵悦-.基于自适应感受野的教室人体姿态实时检测)[J].重庆邮电大学学报(自然科学版),2022(04):621-628
A类:
B类:
自适应感受野,实时检测,人体姿态信息,教学管理,教学评估,研究意义,人体关键点,姿态估计,估计方法,教室监控,场景图像,遮挡,标尺,尺度变化,图像成像,成像质量,接运,单发,边框,检测器,single,shot,multibox,detector,SSD,卷积模块,支路,反向传播,传播过程,自动学习,特征融合,自适应调整,教室场景,检测性能,姿态检测,单阶段目标检测,目标检测方法
AB值:
0.401501
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