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基于加速度计的步态数据无线采集系统设计被引量：3: 2009年; 为了便于获取步态数据,采用μPD78F0547微控制器、LIS3LV02DQ微加速度计、nRF2401无线收发芯片等主要器件,设计了步态加速度信号无线采集装置。将该装置的一端固定于人体腰或腿等部位,按设定的采样率连续输出运动时的三维加速度数据;另一端接收数据并通过串行接口实时地传送到计算机中,从而实现大量步态数据的采集和存储。; 刘燕李月香; 关键词：加速度计无线采集

基于加速度信号的走路模式多级分类算法被引量：19: 2009年; 研究了一种基于多级分类模型的非特定人走路模式识别算法,实现了对水平行走和上、下楼梯三种运动状态的识别.将装有微型加速度传感器的无线数据采集装置固定于人体后腰部,获取运动时的三维步态加速度信号.采用离散小波变换提取与运动相关频带的时频特征,并结合步频以及垂直方向和前进方向加速度信号之间的互相关性,经过特征融合设计了多级分类识别算法.通过对10个人共360组数据的测试结果表明:在步频范围扩大到1～3Hz时,识别率达到了96.1%,且对测试对象的依赖性小.; 李月香刘燕袁涛王文剑; 关键词：小波变换多级分类器加速度传感器

基于注意力机制的复杂场景文本检测被引量：6: 2020年; 传统的文本检测方法大多采用自下而上的流程,它们通常从低级语义字符或笔画检测开始,然后进行非文本组件过滤、文本行构建和文本行验证。复杂场景中文字的造型、尺度、排版以及周围环境的剧烈变化,导致人的视觉系统是在不同的视觉粒度下完成文本检测任务的,而这些自底向上的传统方法的性能很大程度上依赖于低级特征的检测,难以鲁棒地适应不同粒度下的文本特征。近年来,深度学习方法被应用于文本检测中来保留不同分辨率下的文本特征,但已有的方法在对网络中各层特征提取的过程中没有明确重点特征信息,在各层之间的特征映射中会有信息丢失,造成一些非文本目标被误判,使得检测过程不仅耗时,而且会产生大量误检和漏检。为此,提出一种基于注意力机制的复杂场景文本检测方法,该方法的主要贡献是在VGG16中引入了视觉注意层,在细粒度下利用注意力机制增强网络内全局信息中的显著信息。实验表明,在载有GPU的Ubuntu环境下,该方法在复杂场景文本图片的检测中能保证文本区域的完整性,减少检测区域的碎片化,同时能获得高达87%的查全率和89%的查准率。; 刘燕温静; 关键词：文本检测

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刘燕