一种基于HRNet-W48的无人机姿势识别与交互方法

    公开(公告)号:CN117975557A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202410076221.0

    申请日:2024-01-18

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于HRNet‑W48的无人机姿势识别与交互方法,能够快速姿势识别和实时跟踪与交互,通过基于HRNet‑W48的姿势识别网络能够快速准确地识别无人机的姿势,HRNet‑W48网络在设计上充分考虑了高分辨率的特点,通过多层级的特征融合和自顶向下的姿势估计,能够在保持准确性的同时实现较快的速度;该系统还能够实时跟踪无人机的姿势变化,通过结合姿势识别和目标跟踪算法,可以实时追踪无人机的姿势变化,并及时更新姿势信息,该系统支持实时交互功能,可以根据无人机的姿势信息进行实时的交互操作,降低了无人机操作的门槛,提高了用户的使用体验,扩大了无人机的应用范围。

    基于弱监督的配网作业异常检测与安全防护多尺度特征识别方法

    公开(公告)号:CN119723104A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411684930.3

    申请日:2024-11-22

    Applicant: 三峡大学

    Abstract: 基于弱监督的配网作业异常检测与安全防护多尺度特征识别方法,旨在解决配电网作业现场安全防护装备穿戴不规范检测成本高、环境适应性差、计算资源浪费及实时性差的问题;本发明建立了基于多实例学习的异常检测模型,利用3D卷积网络提取视频时空特征,实现弱监督下的异常画面监测;构建图像特征增强处理模型,通过伽马变换和灰度化处理提高图像细节;设计多尺度特征提取和卷积识别模型,结合混合通道注意力的CNN和GraphSAGE算法,识别安全防护装备的穿戴状态;本发明减少了数据标注成本,提高了环境适应性和识别效率,实现了对配电网作业现场的全面高效智能的安全防护管理,及时发现并改正安全隐患,提高了电力作业的安全性和效率。

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