文档名：基于STGCN警用巡逻机器人警情识别系统设计
摘要：针对现有警用巡逻机器人警情识别系统识别种类单一、识别率较低等问题,基于时空—图卷积网络(ST-GCN)和OpenPose算法的融合,面向跌倒(fall)、打砸(smash)和推搡(push)3种警情,设计了警用巡逻机器人警情识别系统.通过在真实场景测试,3种警情识别率分别为:跌倒85％,打砸80％,推搡83％;实时识别帧率为10fps.实验结果表明:所设计的警情识别系统可以实现多种警情的实时、准确、可靠识别,具有较高的应用价值.
作者：胡丽军 吴燕玲 宋全军 徐湛楠 Author：HULijun WUYanling SONGQuanjun XUZhannan
作者单位：安徽大学电气工程与自动化学院,安徽合肥230601中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所,安徽合肥230031
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(6)
分类号：TP212TP391.41
关键词：时空—图卷积网络 OpenPose算法 警情识别 警用巡逻机器人
机标分类号：TP311.52TN911.73TP242.2
在线出版日期：2023年6月16日
基金项目：安徽省重点研究，开发计划资助项目，开发计划资助项目，中国科学院合肥物质科学研究院院长基金资助项目基于ST-GCN警用巡逻机器人警情识别系统设计[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(6)胡丽军 吴燕玲 宋全军 徐湛楠针对现有警用巡逻机器人警情识别系统识别种类单一、识别率较低等问题,基于时空—图卷积网络(ST-GCN)和OpenPose算法的融合,面向跌倒(fall)、打砸(smash)和推搡(push)3种警情,设计了警用巡逻机器人警情识别系统.通过在真实...参考文献和引证文献
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