刘继超
- 作品数：12 被引量：13H指数：2
- 供职机构：青岛科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术化学工程交通运输工程更多>>
- 基于时空特征点的互信息与时空分布熵的行为识别方法
- 本发明提出一种基于时空特征点的互信息与时空分布熵的行为识别方法，其包括以下步骤：提取视频流时空中有效的时空特征点并构建描述符；对所有STIPs描述符进行聚类，将每个聚类中心作为视觉词典中的一个视觉单词；对得到视觉词典中的...
- 王传旭杨建滨刘继超胡国锋孙海峰崔雪红李辉刘云
- 基于深度学习网络的视角无关性行为识别方法
- 本发明提出一种基于深度学习网络的视角无关性行为识别方法，包括以下步骤：将某一视角下的视频帧图像录入，采用深度学习的方式进行底层特征提取和加工；对得到的底层特征进行建模，按时间顺序得到立方体模型；将所有视角的立方体模型转化...
- 王传旭胡国锋刘继超杨建滨孙海峰崔雪红李辉刘云
- 文献传递
- 基于图形化交互关系建模的组群识别方法
- 本发明公开了一种基于图形化交互关系建模的组群识别方法，所述方法包括下述过程：识别并跟踪人体目标；构建以多粒度信息融合模型表征的人体目标底层特征基础模型；基于基础模型进行深度学习，获得底层特征深度学习模型；基于底层特征基础...
- 刘继超王传旭刘云李辉闫春娟
- 文献传递
- 基于时空特征点的互信息与时空分布熵的行为识别方法
- 本发明提出一种基于时空特征点的互信息与时空分布熵的行为识别方法，其包括以下步骤：提取视频流时空中有效的时空特征点并构建描述符；对所有STIPs描述符进行聚类，将每个聚类中心作为视觉词典中的一个视觉单词；对得到视觉词典中的...
- 王传旭杨建滨刘继超胡国锋孙海峰崔雪红李辉刘云
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- 基于DM355的嵌入式网络视频监控系统设计
- 随着电子,计算机,通信和自动化技术的发展,使嵌入式网络视频监控系统成为现阶段安防系统的发展趋势。本文通过将多媒体技术,嵌入式技术和网络传输技术融合到视频监控系统领域并结合青岛市科技局项目城市污染源远程监控系统的实际需求,...
- 刘继超
- 关键词：视频监控嵌入式LINUX图像采集
- 文献传递
- 一种电动车的立体式循环车库
- 本实用新型公开了一种电动车的立体式循环车库，包括包括多个车库侧板、多个支架、多个底板、多个棘爪和地板，其特征在于，所述支架设置在地板上，所述支架的一侧设置有二维码识别区，所述支架上转动连接有横杆，且所述横杆的两端均延伸出...
- 王延东刘丽刘继超王一飞聂学坤王鑫袁家明周琪森胡筱伦
- 基于深度学习网络的视角无关性行为识别方法
- 本发明提出一种基于深度学习网络的视角无关性行为识别方法，包括以下步骤：将某一视角下的视频帧图像录入，采用深度学习的方式进行底层特征提取和加工；对得到的底层特征进行建模，按时间顺序得到立方体模型；将所有视角的立方体模型转化...
- 王传旭胡国锋刘继超杨建滨孙海峰崔雪红李辉刘云
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- 基于核心人物和交互关系建模的群组行为识别被引量：2
- 2022年
- 提出了一种层级关系网络与关键人物检测相结合的群组行为识别方法。首先从空间CNN和时间CNN提取每个群组成员的时空特征,经LSTM后进一步利用视频的长时序上下文关系,形成组群的时空级联特征;然后利用层级关系网络捕获群组成员交互关系,在每个关系层中构建无向关系图,通过共享多层感知机来捕获交互关系图中边的特征(即成员间的交互关系),并将节点所有边的特征求和后作为此节点新的特征;为了获得高阶的层级交互关系表征,构建了多个关系层,并学习每个人的层级关系表征。同时,在关键人物检测网络,定义运动特征最强的一个成员为核心人物,依据与核心人物的空间距离和运动特征相关性,定义其他关键人物;再将所有关键人物的特征输入到Bi-LSTM,学习关键人物之间隐含的交互关系。为了进一步优化识别结果,将通过softmax层获得的群组识别候选标签的概率值输入CRF层,利用二元势函数鼓励外观特征和运动特征相近的群组分配相同标签,纠正由于学习偏差引起的错误,提高了群组识别精度;最后,在公开标准数据集Collective Activity Dataset和Volleyball Database的平均识别率达到93.9%和91.2%,实验对比相同主干网络的最新方法,证明了本方法的有效性。
- 刘继超刘云王传旭
- 关键词：CNN
- 一种风向可调节的模拟帆船驾驶训练用模拟风力系统
- 本发明公开一种一种用于帆船驾驶训练的模拟风力系统，包括固定框架，环绕辅助风机装置，转动底座装置，主风机装置，所述固定框架设置在模拟船体周围，所述固定框架上方设置有环绕辅助风机装置，所述环绕辅助风机装置用于产生辅助风力；所...
- 梁辉刘继超梁瀚中盛尉航杨琳邓芳汪传生
- 基于图形化交互关系建模的组群识别方法
- 本发明公开了一种基于图形化交互关系建模的组群识别方法，所述方法包括下述过程：识别并跟踪人体目标；构建以多粒度信息融合模型表征的人体目标底层特征基础模型；基于基础模型进行深度学习，获得底层特征深度学习模型；基于底层特征基础...
- 刘继超王传旭刘云李辉闫春娟
- 文献传递
