杨航
- 作品数：5 被引量：8H指数：2
- 供职机构：北方工业大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于多特征融合的人体交互行为识别方法、系统及装置
- 本发明提供了一种基于多特征融合的人体交互行为识别方法、系统及装置，该方法包括：对交互视频中的多个独立个体，分别提取局部时空特征与全局光流特征；将所述局部时空特征与所述全局光流特征进行特征融合，获得局部时空特征与所述全局光...
- 叶青杨航张永梅
- 文献传递
- 基于深度学习的人体行为识别网络设计被引量：6
- 2020年
- 基于深度学习的人体行为识别技术是计算机视觉领域的重要的研究方向,是智能视频监控、虚拟现实、视频检索等领域的关键技术,有重要的研究价值。本文主要针对视频中的人体行为进行识别,围绕人体行为识别网络展开研究。针对目前人体行为识别相较于图像识别的特殊性,提出基于3D卷积神经网络的特征提取与训练方法,通过采用3D卷积层搭建DenseNet,从而提高网络中的特征利用率,提升神经网络的识别率。最后实验结果证明了本文所采用的方法在提高人体行为识别的识别率上的有效性。
- 叶青杨航
- 关键词：人体行为识别智能视频监控计算机视觉视频检索虚拟现实
- 基于ADF4351低噪声频率合成器设计与实现被引量：2
- 2014年
- 现代通信系统对频率源频谱纯度、频率范围和相位噪声指标要求日益提高,本设计根据锁相环的基本原理,基于ADI公司频率合成芯片ADF4351,通过单片机ADu C7023程序控制,设计与实现一种高性能可调频率源,并且测试输出频率在935MHz,相位噪声-84.76d Bc@1k Hz,-91.30d Bc@10k Hz,杂散信号较低,测试结果表明该频率合成器输出信号稳定,噪声系数较低。
- 张文轩杨航王鹏崔健刘志黄明
- 关键词：频率合成器锁相环相位噪声
- 基于深度学习的人体行为识别技术研究
- 人体行为识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向,是视频监控、人机交互、视频检索、虚拟现实等领域的关键技术,有重要的研究价值。深度学习技术在计算机视觉领域的应用,促进了人体行为识别技术的发展。然而,由于人体行为的高复杂性与...
- 杨航
- 关键词：人体行为识别卷积神经网络
- 文献传递
- 基于多特征融合的人体交互行为识别方法、系统及装置
- 本发明提供了一种基于多特征融合的人体交互行为识别方法、系统及装置，该方法包括：对交互视频中的多个独立个体，分别提取局部时空特征与全局光流特征；将所述局部时空特征与所述全局光流特征进行特征融合，获得局部时空特征与所述全局光...
- 叶青杨航张永梅
- 文献传递
