收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

结合人工特征和深度学习的交警指挥手势识别研究

常津津  
【摘要】:道路交通控制中当遇到交通堵塞、事故或信号灯故障时需要交警通过手势指挥交通,因此机动车无人驾驶需要能够快速准确地识别交警指挥手势。深度学习可以通过样本学习对输入的高维信息有效地提取共性特征以实现分类,其应用使基于视频的交警指挥手势识别性能大大提高。但深度学习需要大样本数据,训练过程长,现有方法的识别速度和精度还不能满足无人驾驶的实时性和可靠性要求。由先验知识人工提取的明显特征仍然有利用价值,如与人体姿势密切相关的骨架特征、反映运动的视频光流特征等。本文研究了将有价值的人工特征与深度学习相结合,用于交警指挥手势的自动识别,并改进深度网络结构和算法,有效提高了训练速度、识别速度和识别精度。本文的具体研究内容包括:(1)复杂环境中的交警检测以及人工指挥交通情形的判断。针对传统方法人工提取特征需要技巧和经验、识别稳定性差的问题,本文采用基于SSD的交警检测方法和基于平均背景建模及人体高宽比的交通指挥情形判断方法,在采集的部分模拟样本和实际现场采集的样本数据集上进行了实验,检测结果未出现漏检的情况,每帧的平均检测时间为0.0196s,通过数据增强技术可准确定位交警,是后续交警指挥手势视频分段和识别的前提。(2)交警指挥交通手势视频分段。在交警指挥手势视频数据中,往往包含多个连续指挥手势动作,需要将其分段为单个手势动作视频,以便进一步识别为何种手势。本文研究提出一种基于人体高宽比和运动变化率的交警指挥手势连续动作视频快速分段,该方法能快速判断出交警指挥手势的起始帧与终止帧。(3)结合人工特征和深度学习的交警指挥视频的分类识别方法研究,具体是结合由视频提取的骨架、光流信息和视频直接输入深度网络进行交警指挥手势识别。由于浅层的3DCNN已不能很好的表征交警指挥手势,本文采用了基于C3D和ConvLSTM的深度学习算法,以此实现结合人工特征和深度学习的三通道交警指挥手势识别,该方法的优点在于利用了骨架数据可有效避免背景等干扰、光流可捕捉运动信息的特点,而对于差异性的问题则通过深度网络结构和深度学习来解决,最终准确识别交警指挥手势。最后,通过仿真实验表明,本方法能有效提高交警指挥手势的识别精度,在采集的8种交警指挥手势数据集上平均识别率可达97.87%,下一步随着训练样本数量的增加,系统性能会有进一步提高。本方法可推广应用于有明显人工特征、输入信号维数高的应用场合。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前17条
1 钟习;陈益强;于汉超;杨晓东;胡子昂;;融合情境感知信息的超声波手势识别方法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2018年01期
2 王健;朱恩成;黄四牛;任华;;基于深度学习的动态手势识别方法[J];计算机仿真;2018年02期
3 杨欣怡;李双;;基于手势识别的智能电视交互专利技术综述[J];科技创新与应用;2018年24期
4 宋昆哲;闫晓虎;田乐;王奇俊;刘珂;;基于多点特征提取的手势识别的研究[J];科技创新与应用;2018年25期
5 丁伟利;胡艳玲;申亚辉;刘洪海;;基于虚拟试验箱的康复手势识别算法研究[J];高技术通讯;2017年03期
6 袁博;查晨东;;手势识别技术发展现状与展望[J];科学技术创新;2018年32期
7 罗于恒;王洋;刘伟;;一种非接触式的手势识别装置[J];科技与创新;2018年21期
8 孙竟豪;;基于深度学习的手势识别研究[J];计算机产品与流通;2018年09期
9 于汉超;杨晓东;张迎伟;钟习;陈益强;;凌空手势识别综述[J];科技导报;2017年16期
10 耿海霄;;基于条件随机场的连续手势识别算法[J];现代计算机(专业版);2016年05期
11 江铁成;;基于视觉手势识别技术的实践研究[J];合肥师范学院学报;2016年03期
12 高畅;蒋浩;毛天露;王兆其;;基于双重优化的连续手势识别方法[J];图学学报;2015年01期
13 钱玉娟;;手势识别成人机交互新趋势[J];中国经济信息;2018年10期
14 ;国内首套手势识别智能无人飞行系统亮相[J];科学家;2017年10期
15 卫文龙;史春耀;王健羽;;深度图像和表观特征基础下的手势识别[J];赤子(下旬);2016年12期
16 ;掌上无人机哪家强?[J];少年电脑世界;2017年Z2期
17 刘宇;;基于计算机视觉的手势检测识别技术[J];科学中国人;2017年23期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 祝远新;徐光佑;黄浴;林学;俞志和;;一个基于表观的孤立手势识别系统[A];中国图象图形科学技术新进展——第九届全国图象图形科技大会论文集[C];1998年
2 张宏源;袁家政;;基于视觉的手势识别新方法综述[A];中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会论文集[C];2017年
3 邓智方;袁家政;;基于深度学习的视觉手势识别综述[A];中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会论文集[C];2017年
4 郑颖;姚登峰;鲍泓;乔良;;基于机器学习的手势识别研究进展[A];中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会论文集[C];2017年
5 管珊珊;张益农;;基于Kinect的手势识别研究进展[A];中国计算机用户协会网络应用分会2018年第二十二届网络新技术与应用年会论文集[C];2018年
6 易晓;秦圣峰;康金胜;;基于手势识别技术的快速三维建模(英文)[A];第十届中国科协年会论文集(三)[C];2008年
7 郑颖;李培峰;罗恒杰;徐成;鲍泓;;交警手势识别的研究进展[A];中国计算机用户协会网络应用分会2018年第二十二届网络新技术与应用年会论文集[C];2018年
8 沈世宏;李蔚清;;基于Kinect的体感手势识别系统的研究[A];第八届和谐人机环境联合学术会议(HHME2012)论文集CHCI[C];2012年
9 王鼎衡;赵广社;李国齐;邓磊;;基于张量链压缩的卷积神经网络及手势识别应用研究[A];2018中国自动化大会(CAC2018)论文集[C];2018年
10 李腾;郭文成;;基于手势识别的车载音乐控制仪的设计[A];“装备中国”2016年“滨海杯”高端装备工业设计大赛论文集[C];2016年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 Isack Emmanuel Bulugu;基于高阶局部自相关的特征提取方法及其在手势识别中的应用[D];中国科学技术大学;2018年
2 卫文韬;肌电手势识别中的多流融合和多视图深度学习方法研究[D];浙江大学;2018年
3 周航;基于计算机视觉的手势识别系统研究[D];北京交通大学;2008年
4 顾立忠;基于表观的手势识别及人机交互研究[D];上海交通大学;2008年
5 万军;动态手势识别中的时空特征表示和字典优化研究[D];北京交通大学;2014年
6 成可立;数据驱动的虚拟试衣系统若干关键技术研究[D];浙江大学;2016年
7 赵守伟;增强现实辅助维修关键技术研究[D];河北工业大学;2016年
8 覃文军;基于视觉信息的手势识别算法与模型研究[D];东北大学;2010年
9 杜宇;基于深度机器学习的体态与手势感知计算关键技术研究[D];浙江大学;2017年
10 孙超;增强现实环境下基于手势的自然交互[D];浙江大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 周晓燕;面向交互式教学界面的手势识别算法研究[D];济南大学;2018年
2 张瑶;二语具身语言加工中视觉信息和文本信息互动研究[D];宁波大学;2018年
3 张志宏;弹载双频小型化及锥台共形天线研究[D];西安电子科技大学;2018年
4 安如磐;通痹舒筋丸治疗终板源性腰痛的临床疗效观察[D];河南中医药大学;2018年
5 冯绍华;血清microRNA在自身免疫性甲状腺疾病中的潜在诊断价值研究[D];天津医科大学;2018年
6 岳万征;慢性前列腺炎患者前列腺液中白细胞计数的相关因素分析[D];天津医科大学;2018年
7 王亦玮;Kinect手势识别与图像拼接在虚拟现实中的研究[D];西安电子科技大学;2018年
8 操文昌;基于WiFi信号的手势识别研究[D];武汉理工大学;2017年
9 任相臻;基于多运动传感器的动态手势识别设计与实现[D];河北工程大学;2018年
10 姚丙盟;基于MEMS传感器的手势识别终端的研究与实现[D];武汉理工大学;2017年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 本报记者 王伟;巨头看上的“手势识别”能照进现实吗?[N];中国电子报;2019年
2 实习生 张燕;挥手玩“苹果”的高三男孩[N];中国青年报;2011年
3 记者 郝晓明;国内首套手势识别智能无人飞行系统亮相[N];科技日报;2017年
4 本报记者 喻思娈;操作手机,挥挥手就行[N];人民日报;2017年
5 本报记者 董添;谷歌申请手势识别专利引关注[N];中国证券报;2017年
6 倪明 段郴群;谷歌等巨头布局手势识别市场[N];企业家日报;2017年
7 本报实习记者 熊花平;创新让体验触“手”可及[N];中国知识产权报;2019年
8 肖思思;TCL新型数字家电可进行手势识别[N];中国税务报;2007年
9 华凌;首个无电池手势识别系统有望替代触摸屏[N];科技日报;2014年
10 本报记者 张晓丽;未来智能家电真能一“手”掌控[N];辽宁日报;2014年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978