王传旭
- 作品数：102 被引量：255H指数：9
- 供职机构：青岛科技大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金山东省高等学校科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信化学工程电气工程更多>>
- Windows中段页式内存管理硬件实现剖析被引量：1
- 2003年
- 本文依据80x86CPU中的内存管理单元(MMU)的硬件工作原理,论证了Windows环境下内存管理单元如何进行内存单元的段页式寻址、保护检查和虚拟内存的实现过程以及有效地克服内存碎片问题的原理。
- 王传旭刘云闫春娟
- 关键词：WINDOWS硬件虚拟内存内存碎片
- CCD图像相关法在原油倾点温度测量中的应用被引量：3
- 2004年
- 原油倾点测量规程要求 ,将直径 2 0mm试管中已凝结的原油加温 ,每升高 2℃ ,并将其倾斜一定角度判断其是否能流动 ,能开始流动的最低温度 ,定义为倾点温度[1] 。能否准确判断其流动是保证测量精度的关键 ,本文提出了用CCD图像相关技术来判定油样的流动性 ,是原油倾点温度测量的新方法 ,克服了传统的温度传感器方法精度差的缺点 。
- 王传旭
- 关键词：CCD图像温度测量非接触测量原油流动性
- 基于关键时空信息驱动和组群共现性结构化分析的组群行为识别方法
- 本发明公开一种基于关键时空信息驱动和组群共现性结构化分析的组群行为识别方法，1)基于关键人物候选子网络获得组群中每个成员的重要性权重；2)将个人重要性权重和边界框特征输入至主网络CNN，获得输入到层叠LSTM网络的空间特...
- 王传旭薛豪邓海刚闫春娟
- 基于深度学习的关节点行为识别综述被引量：19
- 2021年
- 关节点行为识别由于其不易受外观影响、能更好地避免噪声影响等优点备受国内外学者的关注,但是目前该领域的系统归纳综述较少。该文综述了基于深度学习的关节点行为识别方法,按照网络主体的不同将其划分为卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图卷积网络和混合网络。卷积神经网络、循环神经网络、图卷积网络分别擅长处理的关节点数据表示方式是伪图像、向量序列、拓扑图。归纳总结了目前国内外常用的关节点行为识别数据集,探讨了关节点行为识别所面临的挑战以及未来研究方向,高精度前提下快速行为识别和实用化仍然需要继续推进。
- 刘云薛盼盼李辉王传旭
- 关键词：卷积神经网络循环神经网络
- 基于时空注意力机制的群组行为识别方法研究
- 2023年
- 视频中的群组行为识别是一项具有挑战性的任务,主要面临两个难点,一是如何构建群组成员间的交互关系;二是如何从时序上优选区别性强的时空特征构建简约的行为描述符。本工作提出的基于时空注意力机制建模框架,旨在解决这两个问题。对于前者,将群组成员间交互关系演变由图注意力网络(graph attention networks,GAT)中节点连接图的更新迭代来描述;每个节点成员由外观特征、位置信息以及轨迹特征来描述;GAT内置注意力机制在迭代中分离出权重系数不等的节点,注意力系数越大的节点聚合的信息多,称为关键节点,仅由关键节点成员构建的交互关系即为简约交互关系。对于后者,提出将当前帧预分类出成员行为属性和群组行为类别的交合相似度系数(intersection similarity coefficient,ISC)系数作为当前帧的时序权重,来进一步约简上述交互关系旨在构建强区分性时空特征描述符,最后由softmax分类器,实现个人行为识别和群组行为识别。该算法在CAD(collective activity dataset)和Volleyball数据集上分别取得93.6%和93.8%平均识别率,并与其它算法比较验证了其有效性。
- 王传旭于潇媛
- 深度学习框架下群组行为识别算法综述被引量：2
- 2022年
- 群组行为识别目前是计算机视觉领域的一个研究热点,在智能安防监控、社会角色理解和体育运动视频分析等方面具有广泛的应用价值.本文主要针对基于深度学习框架下的群组行为识别算法进行综述.首先,依据群组行为识别方法中“是否包含组群成员交互关系建模”这一核心技术环节,将现有算法划分为“无交互关系建模的群组行为识别”和“基于交互关系描述的群组行为识别”两大类.其次,鉴于“无交互关系建模的群组行为识别方法”主要是聚焦于如何对“群组行为时序过程的整体时空特征的计算和提纯”进行设计的,故本文从“多流时空特征计算融合”“个人/群体多层级时空特征计算合并”“基于注意力机制的群组行为时空特征提纯”3类典型算法进行概述.再次,对于“基于交互关系建模的群组行为识别”,依据对交互关系描述方法的不同,将其归纳为“基于组群成员全局交互关系建模”“基于组群分组下的交互关系建模”和“基于关键人物为主的核心成员间交互关系建模”3种类别分别概述.然后,对群组行为识别相关的数据集进行介绍,并对不同识别方法在各个数据集的测试性能进行了对比和总结.最后,分别从群组行为类别定义的二元性、交互关系建模的难点与不足、群组行为数据集弱监督标注和自学习、视角变化以及场景信息综合利用等方面概述了几个具有挑战性的问题和未来研究的方向.
- 邓海刚王传旭李成伟林晓萌
- 基于视频片段注意力机制与交互关系活动图建模的群组行为识别方法
- 本发明提出一种基于视频片段注意力机制与交互关系活动图建模的群组行为识别方法，主要用于解决视频监控场景下群组行为识别的精度问题，以提高群组行为识别精度并排除视频中大量冗余信息；首先，利用片段注意力机制提取视频中的关键片段，...
- 王传旭孔玮邓海刚闫春娟
- 文献传递
- 二维视频图像中的人体姿态识别方法
- 本发明公开了一种二维视频图像中的人体姿态识别方法，包括下述步骤：将原始视频图像<Image file="DEST_PATH_IMAGE002.GIF" he="13" imgContent="drawing" imgFo...
- 王传旭刘云闫春娟崔雪红李辉
- 文献传递
- 基于人体HOG特征的步态能量图获取及身份识别方法
- 本发明公开了一种基于人体HOG特征的步态能量图获取方法及身份识别方法。基于人体HOG特征的步态能量图获取方法包括：从人体步态视频图像序列中的每帧图像中提取人体侧像图；将人体侧像图模板化；利用设定的根窗口和部位窗口从模板化...
- 刘云崔雪红王传旭李辉
- 文献传递
- 基于约束策略的WSN低能耗粒子滤波跟踪算法被引量：1
- 2015年
- 目标跟踪是无线传感器网络研究的关键技术之一,如何在保证较低能量消耗的前提下,实现监测场景中运动目标准确跟踪是需要解决的问题。在深入研究分析传感器网络目标跟踪算法的基础上,提出了基于约束策略的WSN低能耗粒子滤波跟踪算法。该算法采用动态分簇,既减少网络的能量消耗,又保证监测目标节点的数量;在跟踪过程中,采用约束策略得出目标估计区域,对粒子采样结果进行优化,同时对状态空间模型进行改进,增强粒子对目标的跟踪能力。仿真结果表明,提出的跟踪算法有效的实现目标的跟踪,在保证低能耗的同时提高了跟踪精度。
- 李辉刘云王传旭崔雪红张俊虎
- 关键词：目标跟踪无线传感器网络粒子滤波
