声明
严正声明:本站非期刊官网,非中介代理。
本站仅提供学术规范服务:快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号:21-1137/TP
国际刊号:1002-0446
发布日期:
作者:刘今越, 李顺达, 陈梦倩, 郭士杰
关键词:护理机器人, 人体姿态, RGB-D图像, 卷积神经网络
针对移乘搬运护理机器人系统对人体姿态检测的高准确性、近距离适应性等要求,提出一种基于RGB-D(RGB-depth)信息的双级卷积神经网络算法.利用第1级网络计算彩色图像中的人体关节像素坐标,将彩色图人体关节坐标映射到深度图坐标,计算关节热图;提出一种卷积神经网络结构,将深度图像和关节热图输入第2级网络,估算3D人体关节位置.根据人体关节点位置,采用图像分割方法进一步计算腋下点.实验结果表明,本文提出的人体姿态识别方法单次计算用时210 ms,在移乘搬运护理机器人应用环境下,人体姿态识别精度达到了91.5%,在近距离环境下人体姿态识别精度达到了90.3%,具备实时、准确的人体姿态全局坐标估算能力.
来源:2019年第5期
《机器人》期刊编辑部
严正声明:本站非期刊官网,非中介代理。
本站仅提供学术规范服务:快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。