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基于多特征尺度特征融合的航空指挥动作识别DOI: 10.7682/j.issn.1673-1522.2018.05.008 Keywords: 航空动作识别 超限学习机 多尺度卷积神经网络 视觉辅助引导系统 Abstract: 视觉辅助引导系统(Visual aided Guide System,VaGS)是未来航空运输必不可少的重要组成部分,可以大大节省地面指挥和引导资源,提高安全性。VaGS的核心技术是识别地面指挥员手势并将其转化为指令。介绍了一种新的高效手势识别体系结构,它主要包括 2个部分:①采用多尺度浅层结构进行特征学习,将全局身体姿态特征与局部手势特征提这两种尺度特征进行融合;②所提取的特征输入到超限学习机(Exteme Learning Machine, ELM)中进行分类,输出指令。实验结果表明,在自建的 40个类别的航空指挥动作数据集中,准确率达到 98.5%,单帧用时 0.13 ms
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