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一种人体关键点检测的人形机器人辅助健身的方法: 本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种人体关键点检测的人形机器人辅助健身的方法，包括采集人的实时运动视频；采用MobileNetv3网络为主干的YOLOV7模型，利用Ghost Conv模块改进YOLOV7网络模型的Co...; 杨彪顾钰涛倪蓉蓉徐黎明杨长春蒋佳明王睿沈绍博

一种无重叠视域多摄像机监控网络拓扑自适应学习方法: 本发明提出一种无重叠视域多摄像机监控网络拓扑自适应学习方法，涉及计算机视觉领域。本发明用加权有向图G＝<V,E,W>表示监控网络的拓扑。本发明将单摄像机视域下目标的离开、进入位置作为拓扑节点V，并利用混合高斯...; 林国余杨彪张宇歆张为公

一种晶圆检测台的探针位置控制方法、装置及系统: 本发明涉及一种晶圆检测台的探针位置控制方法、装置及系统，方法包括：连续测量探针的位置信息，以预设的时间间隔对位置信息进行采样，得到采样信号，每得到一个新的采样信号，执行一次控制信号获取步骤；控制信号获取步骤包括：S1，将...; 夏新栋沈绍博兰昊汤芷涵黄怡黄振涛杨长春杨彪

一种对光照变化鲁棒的移动目标前景提取方法被引量：2: 2016年; 运动目标前景提取是对其进一步分析如特征提取、行为分析等的基础。RPCA(鲁棒主成分分析)分解可以得到较为完整的目标前景,但该方法对光照变化敏感,容易导致误检。利用Lab颜色空间中a,b通道对光照变化不敏感的特点,可以提高基于RPCA分解的前景提取方法对光照变化的鲁棒性,首先对图像L,a,b通道分别进行RPCA分解得到稀疏前景,然后利用大津阈值分割各通道二值化前景并采用种子点填充技术融合不同前景,最后利用形态学滤波优化融合结果提取准确的运动目标前景。实验结果表明,该方法可以在复杂背景下准确提取运动目标前景,且能有效克服光照变化的影响。; 杨彪倪蓉蓉江大鹏

一种用于Y形夹指采摘机器人的果实大小自动分选装置及流程: 本发明公开一种用于Y形夹指采摘机器人的果实大小自动分选装置及流程。该装置由机器人末端执行器、收集索道、轨道分选筛、输送带和收纳箱组成。基于采摘机器人Y形夹指末端执行器在采摘果实的过程中完成果实大小的测量；果实落入收集索道...; 吕继东徐黎明顾玉宛杨彪徐守坤邹凌马正华; 文献传递

一种基于图注意力自编码模型的路侧端行人轨迹预测算法: 本发明涉及一种基于图注意力自编码模型的路侧端行人轨迹预测算法，综合考虑了行人自身的运动状态和周围其他行人特别是运动方向上行人的运动状态对其未来轨迹的影响，本发明通过基于长短期记忆网络的编码器‑解码器进行行人运动轨迹建模，...; 杨彪闫国成徐黎明何才臻詹为钦吕继东陈阳; 文献传递

基于在线多源迁移学习的快速自适应轨迹预测方法: 本发明涉及一种基于在线多源迁移学习的快速自适应轨迹预测方法，包括：将n个基学习器{f<Sub>i</Sub>|i＝1,...,n}在对应的源域中预先训练，随机初始化在线学习器f<Sub>t</Sub>的参数，在线学习器f...; 杨彪张晴雨胡义凯徐黎明倪蓉蓉王睿杨长春

基于动作预测与环境条件的行人过街意图识别被引量：4: 2021年; 考虑到人车冲突多发于行人过街过程,本文中提出了一种基于行人动作预测与环境条件的过街意图识别网络MIFRN,它通过结构各异的子网络分别对行人的未来动作信息、行人周围的局部交通场景、车速和人车距离信息进行编码,并在信息融合的基础上预测行人是否有过街意图。最后在公共数据集PIE和JAAD上验证了算法的性能。结果表明:本文提出的方法可准确并鲁棒地识别行人的过街意图。; 杨彪范福成杨吉成蔡英凤王海

融合残差Unscented粒子滤波和区别性稀疏表示的鲁棒目标跟踪被引量：9: 2014年; 目的提出一种鲁棒的目标跟踪算法,将区别性稀疏表示模型应用于残差Unscented粒子滤波(RUPF)跟踪框架,从而实现对目标高效准确的跟踪。方法利用Unscented卡尔曼(UKF)滤波技术将目标的量测信息引入提议分布,并使用马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)移动改进采样结果,提高了滤波的精度,同时有效防止了粒子的退化和贫化。基于稀疏表示建立区别性的目标观测模型,引入的背景成分可以增强算法分辨目标与背景的能力。采用可变方向乘子法(ADMM)解决稀疏表示中的L1优化问题,有效地提升了算法的执行效率。结果通过和其他跟踪算法一起,对标准测试视频进行的大量定性与定量的实验,结果表明,本文跟踪算法的跟踪精度高于一些常见的跟踪算法,同时其时间复杂度低于传统的几种基于稀疏的跟踪算法。结论随着硬件技术的不断发展,UKF滤波技术的速度不断提升,保证了本文算法可以在较高准确率下有更快的执行速度。; 杨彪林国余张为公路小波张宇歆; 关键词：目标跟踪

基于多任务互导的可解释行人过马路意图预测方法及装置: 本发明涉及过马路意图预测领域，具体涉及一种基于多任务互导的可解释行人过马路意图预测方法及装置。方法包括：S1，将从观察帧中获取的目标行人的过往姿态序列X、场景语义分割图F及目标行人与其它交通对象之间的距离d编码、融合，得...; 杨彪刘浩范卓尔倪蓉蓉王睿俞至韬

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杨彪