23、人类动作识别与污水处理曝气中的LSTM应用

人类动作识别与污水处理曝气中的LSTM应用

人类动作识别：VFAM方法

在人类动作识别领域，提出了一种基于视频级特征和注意力机制（VFAM）的方法。该方法先提取视频级特征，通过添加注意力机制，基于TSN*的VFAM准确率提高了4.7%，基于VF的准确率提高了1.2%。与其他经典方法相比，取得了更准确的人类动作识别结果。

以下是不同动作识别方法的平均准确率对比：
| 方法 | 平均准确率 |
| — | — |
| IDT | 57.2 |
| Two - stream | 59.4 |
| Two - stream Fusion | 69.2 |
| TSN | 68.5 |
| TDD | 65.9 |
| I3D (two - stream) | 66.4 |
| Three - Stream TSN | 69.4 |
| STP | 68.9 |
| L2STM | 66.2 |
| TSN* | 66.1 |
| VF (ours) | 69.6 |
| VFAM (ours) | 70.8 |

从表格数据可以看出，VFAM方法在准确率上表现较为突出，这表明视频级特征提取和注意力机制的结合在人类动作识别中具有显著优势。

污水处理曝气：LSTM的应用

研究背景与意义

近年来，中国对环境污染治理愈发重视，污水处理是其中重要的一环。从2004年到2018年，中国污水排放量从482.4亿吨增加到795亿吨，同时城市污水处理厂数量也逐年增加。污水处理厂处理能力巨大，但曝气单元占