CN119396160A 一种机器人目标跟随方法、系统、计算机及存储介质 （华东交通大学）_第1页
CN119396160A 一种机器人目标跟随方法、系统、计算机及存储介质 （华东交通大学）_第2页
CN119396160A 一种机器人目标跟随方法、系统、计算机及存储介质 （华东交通大学）_第3页
CN119396160A 一种机器人目标跟随方法、系统、计算机及存储介质 （华东交通大学）_第4页
CN119396160A 一种机器人目标跟随方法、系统、计算机及存储介质 （华东交通大学）_第5页
已阅读5页，还剩18页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

2获取人体图像，自所述人体图像中提取高层注意力特征及低层注对所述低尺度特征及所述多尺度特征嵌入通道级关注，并进行特征基于若干个所述关键姿态数据包，构建跟随路径，并控制机器基于CBAM构建注意力模块，并将所述高层特征及所述低层特征输入所述注意力模块，基于所述通道级注意力特征、所述低尺度特征及所述多尺度将所述通道关注低尺度特征及所述通道关注多尺度特征融通过所述待检测姿态之间的距离度量所述待检测姿态的相似性，以对自若干个所述关键姿态中提取若干个关键姿态特征及与若干个所述关键姿态特征对3对所述待打包特征值及与所述待打包特征值对应的所述待打包参数值进行范德蒙德自若干个所述关键姿态数据包中提取若干个基础节点，根据堆结构建立OPENLIST列基于A星算法及MPC算法，自所述OPENLIST列表中提取若干个目标节7.一种机器人目标跟随系统，其特征在于，获取模块，用于获取人体图像，自所述人体图像中提取高层注融合模块，用于对所述低尺度特征及所述多尺度特征嵌入通估计模块，用于基于若干个所述关键关节点进行姿态估计8.一种计算机，包括存储器、处理器以及存储4[0002]移动机器人的目标跟随技术是一个重要的研究领域，涉及多种相关技术和方高层注意力特征中提取多尺度特征，自所述低层注意力特征中提取低尺度特征的步骤包5将所述通道关注低尺度特征及所述通道关注多尺度特征融基于若干个所述图像像素坐标及若干个所述热图，根据soft_argmax的积分回归自若干个所述关键姿态中提取若干个关键姿态特征及与若干个所述关键姿态特采用sigmoid激活函数处理若干个所述关键姿态参数，以获取若干个待打包参数对所述待打包特征值及与所述待打包特征值对应的所述待打包参数值进行范德6程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的机器述注意力模块可为所述主干网络中提取出的两种特征引入注意力机制，以增强特征表示，7[0020]请参阅图1，本发明第一实施例中提供了一种机器人目标跟随方法，包括以下步8[0026]步骤S20：对所述低尺度特征及所述多尺度特征嵌入通道级关注，并进行特征融力特征融合模块，使所述低尺度特征及所述高尺度特征的融合过程中仍然嵌入通道级关GAP计算将输入所述注意力特征融合模块的特征的平均值作为总体表示，可替代9S510：自若干个所述关键姿态数据包中提取若干个基础节点，根据堆结构建立堆结构的所述OPENLIST列表中，堆的根节点即为所述OPENLIST列表中的最小值，第十单元，用于基于若干个所述图像像素坐标及若干个所述热图，根据soft_第十二单元，用于通过

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论