特征点想到一些新的方向

针对特征点丢失问题,传统约束方法效果不佳。提出模糊化特征点定义,用线条模拟人体骨架,线条由一系列特征点拟合,特征点依靠人体运动轮廓确定。此方法可实现自动标注,去除个别差异,减轻计算压力。
针对目前特征点丢失的情况,虽然尝试了一些约束方法但效果不好,所以我想到是否可以模糊化特征点的定义,不是明确的定义特征点, 而是用线条模拟人体骨架,线条用一系列的特征点拟和出来,在跟踪后,再确定骨骼的方向,这样可以避免过于依赖某个特征点。 这一系列的特征点的定义是依靠人体运动产生的轮廓,轮廓的得到可以从差分的方法得到。 如图:红色点为根据运动轮廓定义的特征点,白色直线为拟和的骨架线。 这样的好处, 第一,可以实现自动标注。 第二,特征点通过整体性而去掉个别差异性, 第三,骨架跟踪可以只跟踪运动的部分,不运动的部分维持原状,减轻计算的压力。 ( 这是我在来的路上的公交车上想到的,呵呵,鼓励鼓励。)
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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