检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2025年第1期45卷 223-233页

作者：陈俊颖郭士杰陈玲玲复旦大学工程与应用技术研究院上海200433 河北工业大学机械工程学院天津300130 智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心(河北工业大学) 天津300401 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300130

随着轻量级网络的发展,人体姿态估计任务得以在计算资源有限的设备上执行,然而,提升精度变得更具有挑战性。这些挑战主要源于网络复杂度与计算资源的矛盾,导致模型在简化时牺牲了表示能力。针对上述问题,提出一种基于解耦注意力和幻影... 详细信息

随着轻量级网络的发展,人体姿态估计任务得以在计算资源有限的设备上执行,然而,提升精度变得更具有挑战性。这些挑战主要源于网络复杂度与计算资源的矛盾,导致模型在简化时牺牲了表示能力。针对上述问题,提出一种基于解耦注意力和幻影卷积的轻量级人体姿态估计网络(DGLNet)。具体来说,DGLNet以小型高分辨率网络(Small HRNet)模型为基础架构,通过引入解耦注意力机制构建DFDbottleneck模块;采用shuffleblock的结构对基础模块进行重新设计,即用轻量级幻影卷积替代计算量大的点卷积,并利用解耦注意力机制增强模块性能,从而构建DGBblock模块;此外,用幻影卷积和解耦注意力重新构建的深度可分离卷积模块来替代原过渡层模块,从而构建GSCtransition模块,进一步减少计算量并增强特征交互性和提高性能。在COCO验证集上的实验结果显示,DGLNet优于轻量级高分辨率网络(Lite-HRNet),在计算量和参数量不增加的情况下,最高精度达到了71.9%;与常见的轻量级姿态估计网络MobileNetV2和ShuffleNetV2相比,DGLNet在仅使用21.2%和25.0%的计算量情况下分别实现了4.6和8.3个百分点的精度提升;在AP^(50)的评价标准上,DGLNet超过了大型高分辨率网络(HRNet)的同时计算量和参数量远小于HRNet。

关键词：人体姿态估计轻量级网络注意力机制幻影卷积深度可分离卷积模块

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下肢假肢穿戴者跑动步态识别与膝关节控制策略研究

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仪器仪表学报 2018年第7期39卷 74-82页

作者：刘作军高新智赵晓东陈玲玲河北工业大学智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心

为研究假肢穿戴者跑动状态以及假肢膝关节的跑动控制,首先通过人体多源运动信息采集,获取髋、膝关节加速度信号、大腿股直肌部位肌电信号和足底压力信号,使用切比雪夫I型滤波方法进行降噪并提取信号特征。利用相关性分析方法,结合足底... 详细信息

为研究假肢穿戴者跑动状态以及假肢膝关节的跑动控制,首先通过人体多源运动信息采集,获取髋、膝关节加速度信号、大腿股直肌部位肌电信号和足底压力信号,使用切比雪夫I型滤波方法进行降噪并提取信号特征。利用相关性分析方法,结合足底压力信号实现对跑动状态识别。在此基础上,利用粒子群优化的支持向量机方法进行信号分析,实现对6个跑动相位的识别。以四连杆假肢为被控对象,以人体跑动信号的特征点为各相位的转移条件,提出了基于有限状态机的假肢跑动控制策略。通过多项式拟合,建立了假肢膝关节控制模型,并进行了下肢假肢测试平台的验证。测试结果表明,所提方法可以实现跑动步态与相位的有效识别,并控制假肢膝关节做出正确的跑动动作。

关键词：假肢步态识别支持向量机有限状态机

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基于TF-CNN与KECA的下肢运动能力评价方法

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仪器仪表学报 2018年第10期39卷 211-222页

作者：张燕李威王建宙杨鹏刘作军河北工业大学智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心

针对目前老年人和下肢运动疾病患者在运动障碍评定方面缺乏客观、定量标准的问题,提出一种基于迁移学习卷积神经网络（TF-CNN）与核熵成分分析（KECA）相结合的下肢运动能力评估方法。招募50名存在不同程度运动障碍的受试者,分为中年脑... 详细信息

针对目前老年人和下肢运动疾病患者在运动障碍评定方面缺乏客观、定量标准的问题,提出一种基于迁移学习卷积神经网络（TF-CNN）与核熵成分分析（KECA）相结合的下肢运动能力评估方法。招募50名存在不同程度运动障碍的受试者,分为中年脑卒中后偏瘫组（MG,12例）、老年脑卒中后偏瘫组（EG,12例）及年轻健康组（YG,26例）。首先,采用Vicon MX三维步态采集系统采集50名受试者的步态视频与下肢运动学数据,利用像素自适应分割（PBAS）对步态视频进行预处理,提取步态轮廓图像。然后,通过TF-CNN提取步态轮廓图像的全连接层特征,将其与下肢运动数据在特征层进行融合。最后,利用KECA将融合矩阵映射到低维空间,提取主元子空间,并结合Zscore指标提出了融合步态视频数据与下肢运动学数据的运动障碍评估指标（MAI）。对各组MAI指标进行成对T-test检验表明MAI指标能够准确地对受试各组进行运动能力评定（p〈0.01）;受试者的MAI指标与GARS-M评分的Pearson相关性分析表明,两者显著相关（r=0.92,p〈0.01）。实验结果证实了所提方法的有效性。

关键词：卷积神经网络迁移学习下肢运动能力评价核熵成分分析特征提取

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基于GWO-SVM的下肢假肢穿戴者骑行相位识别

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浙江大学学报（工学版） 2021年第4期55卷 648-657页

作者：高新智刘作军张燕陈玲玲河北工业大学智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

针对下肢假肢穿戴者骑行相位识别的问题,提出基于灰狼算法优化的支持向量机(GWO-SVM)分类模型.建立下肢多源信息系统,采集膝关节、踝关节的加速度信号以及膝关节角度信号.应用奇异值分解,对采集到的信号进行降噪处理.在对信号进行降噪... 详细信息

针对下肢假肢穿戴者骑行相位识别的问题,提出基于灰狼算法优化的支持向量机(GWO-SVM)分类模型.建立下肢多源信息系统,采集膝关节、踝关节的加速度信号以及膝关节角度信号.应用奇异值分解,对采集到的信号进行降噪处理.在对信号进行降噪处理之后,为了避免单一信号不确定的影响,从数据冗余角度,选取各信号的特征点,开展归一化处理,组成多维特征向量,作为SVM分类模型的输入.为了能够进一步提高分类精度,加强全局优化能力,利用GWO算法对核参数进行优化.通过与PSO-SVM分类模型、GA-SVM分类模型对比表明,基于GWO优化的SVM分类模型对骑行相位的识别率为94%,高于其他方法优化的SVM分类模型.

关键词：下肢假肢骑行运动相位识别灰狼优化(GWO) 支持向量机(SVM)

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一类非齐次高阶非线性系统的连续反馈控制设计

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自动化学报 2014年第1期40卷 149-155页

作者：孙丞孙鹤旭刁心薇河北工业大学天津300401 智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

研究了一类非齐次的高阶非线性系统的连续状态反馈控制设计问题.通过定义一列适当的辅助函数,放宽了对非线性项的约束条件.利用传统的积分反推技术,并增加一个积分项的方法,得到了这类系统的稳定性,给出了控制器的设计方法,并通过一个... 详细信息

研究了一类非齐次的高阶非线性系统的连续状态反馈控制设计问题.通过定义一列适当的辅助函数,放宽了对非线性项的约束条件.利用传统的积分反推技术,并增加一个积分项的方法,得到了这类系统的稳定性,给出了控制器的设计方法,并通过一个例子验证了本文的理论结果.

关键词：连续状态反馈高阶非线性系统全局强稳定反推方法

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下肢假肢穿戴者跌倒保护控制系统设计

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机器人 2017年第4期39卷 481-488页

作者：赵晓东刘作军张慧君杨鹏河北工业大学控制科学与工程学院天津300130 智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

从人机共融角度出发设计了假肢跌倒保护控制系统,包括跌倒预警和跌倒保护控制两个方面.首先通过综合分析所采集的人机信息设计跌倒预警系统,完成假肢穿戴者异常步态的有效识别与预警.通过基于健康人有效保护策略的经验知识库方法提取跌... 详细信息

从人机共融角度出发设计了假肢跌倒保护控制系统,包括跌倒预警和跌倒保护控制两个方面.首先通过综合分析所采集的人机信息设计跌倒预警系统,完成假肢穿戴者异常步态的有效识别与预警.通过基于健康人有效保护策略的经验知识库方法提取跌倒保护动作经验,制订对应假肢膝关节的跌倒保护策略.以四连杆假肢机构作为被控对象,通过多项式拟合建立运动控制模型,设计基于事件触发的下肢假肢跌倒保护控制系统.以跌倒预警信息作为事件触发条件,以健康人在将要跌倒状况下的膝关节恢复动作作为目标意图,来控制假肢膝关节完成预定转动.实验结果表明,假肢膝关节与人体残肢能在同一自然空间紧密协调,做出正确的保护动作.

关键词：假肢人机共融跌倒保护预警事件触发控制

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下肢假肢穿戴者跑动步态识别方法

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浙江大学学报（工学版） 2018年第10期52卷 1980-1988页

作者：赵晓东刘作军陈玲玲杨鹏河北工业大学控制科学与工程学院天津300130 智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

提出基于粒子群(PSO)优化支持向量机(SVM)的下肢假肢穿戴者跑动步态识别方法.将假肢接受腔装配的肌电(EMG)传感器、加速度计和足底的压力传感器采集的假肢穿戴者跑动运动信息进行去噪预处理,对应提取加速度的偏度、均值与肌电信号均方... 详细信息

提出基于粒子群(PSO)优化支持向量机(SVM)的下肢假肢穿戴者跑动步态识别方法.将假肢接受腔装配的肌电(EMG)传感器、加速度计和足底的压力传感器采集的假肢穿戴者跑动运动信息进行去噪预处理,对应提取加速度的偏度、均值与肌电信号均方根多个特征参数作归一化处理,结合双下肢足底压力信息组成多维特征向量,作为SVM的输入,解决了单一特征识别步态的低准确率问题.利用PSO优化分类模型参数,建立基于SVM的次序二叉树分类模型对跑动步态进行辨识.与传统BP神经网络的步态识别方法对比表明,利用PSO优化SVM方法能够将跑动步态识别率提高到92.78%,优于SVM和BP神经网络.

关键词：下肢假肢跑动运动步态识别粒子群优化(PSO) 支持向量机(SVM)

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基于多源信息和粒子群优化算法的下肢运动模式识别

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浙江大学学报（工学版） 2015年第3期49卷 439-447页

作者：刘磊杨鹏刘作军河北工业大学控制科学与工程学院天津300130 智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

为了提高人体下肢多运动模式识别的准确性,提出一种基于多源信息和粒子群优化算法-误差反向传播(PSO-BP)神经网络的识别方法.建立下肢多源信息采集系统,该系统由下肢表面肌电信号、髋关节角度、髋关节加速度组成.选择肌电信号偏度、峭... 详细信息

为了提高人体下肢多运动模式识别的准确性,提出一种基于多源信息和粒子群优化算法-误差反向传播(PSO-BP)神经网络的识别方法.建立下肢多源信息采集系统,该系统由下肢表面肌电信号、髋关节角度、髋关节加速度组成.选择肌电信号偏度、峭度和功率谱比值为肌电信号特征,髋关节角度细分模式均值比为腿部角度信号特征,加速度标准差、能量峰值、两轴相关性系数为髋关节加速度特征.按照主成分分析(PCA)方法融合上述特征值,利用PSO-BP进行识别.实验结果表明:该方法识别率为95.75%,平均识别时间为1.234 8s.

关键词：多源信息粒子群优化算法主成分分析下肢运动模式识别 BP神经网络

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基于有监督Kohonen神经网络的步态识别

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自动化学报 2017年第3期43卷 430-438页

作者：郭欣王蕾宣伯凯李彩萍河北工业大学控制科学与工程学院天津300130 智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

表面肌电信号随着时间的变化而改变,这将影响运动模式的分类精度.传统人体下肢假肢运动模式的识别算法不能保证在整个肌电控制时间内达到对运动模式的有效识别.为了解决这些问题,本文提取步态初期200 ms的信号的特征值,将无监督和有监督... 详细信息

表面肌电信号随着时间的变化而改变,这将影响运动模式的分类精度.传统人体下肢假肢运动模式的识别算法不能保证在整个肌电控制时间内达到对运动模式的有效识别.为了解决这些问题,本文提取步态初期200 ms的信号的特征值,将无监督和有监督的Kohonen神经网络算法应用到大腿截肢者残肢侧的步态识别中,并与传统BP神经网络进行了对比.结果表明,有监督的Kohonen神经网络算法将五种路况下步态的平均识别率提高到88.4%,优于无监督的Kohonen神经网络算法和BP神经网络.

关键词：表面肌电信号智能假肢特征提取有监督Kohonen神经网络步态识别

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应用二维激光雷达的地形识别系统设计

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红外与激光工程 2018年第8期47卷 144-151页

作者：张燕赵会民刘作军杨鹏河北工业大学控制科学与工程学院天津300130 智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心天津300130

动力型下肢假肢的主要功能是帮助截肢患者实现独立自如的行走,为了使假肢能够配合用户的运动,需要对用户的运动意图进行识别。通过提前获知用户前方环境信息,将其作为运动意图识别的先验知识,可以提高运动意图的识别精度。为了给动力型... 详细信息

动力型下肢假肢的主要功能是帮助截肢患者实现独立自如的行走,为了使假肢能够配合用户的运动,需要对用户的运动意图进行识别。通过提前获知用户前方环境信息,将其作为运动意图识别的先验知识,可以提高运动意图的识别精度。为了给动力型下肢假肢提供前方环境信息,设计了一种可穿戴的地形识别系统。首先通过安装在人体腰部的二维激光雷达收集前方地形数据,然后利用凝聚分层聚类算法对采集的数据进行线性特征提取,最后利用有限状态自动机对前方地形进行识别。实验中,对平地过渡到上/下斜坡、上/下楼梯四种地形进行了测试。结果表明,该系统不仅对四种地形的识别精度达到了95.8%,还可以计算出传统的运动意图识别方法无法得到的地形参数信息,包括斜坡的坡度、楼梯的阶数和台阶的高度与宽度。这证明了将该系统应用于动力型下肢假肢的有效性和可行性。

关键词：动力型下肢假肢二维激光雷达凝聚分层聚类线性特征提取有限状态自动机

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