| 注册
首页|期刊导航|矿业科学学报|基于双流神经网络的煤矿井下人员步态识别方法

基于双流神经网络的煤矿井下人员步态识别方法

刘晓阳 刘金强 郑昊琳

矿业科学学报2021,Vol.6Issue(2):218-227,10.
矿业科学学报2021,Vol.6Issue(2):218-227,10.

基于双流神经网络的煤矿井下人员步态识别方法

Gait recognition method of coal mine personnel based on Two-Stream neural network

刘晓阳 1刘金强 1郑昊琳1

作者信息

  • 1. 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院,北京 100083
  • 折叠

摘要

关键词

煤矿井下人员/步态识别/栈式卷积自动编码器/残差神经网络/双流神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘晓阳,刘金强,郑昊琳..基于双流神经网络的煤矿井下人员步态识别方法[J].矿业科学学报,2021,6(2):218-227,10.

基金项目

国家重点研发计划(2016YFC0801800) (2016YFC0801800)

国家自然科学基金(51674269) (51674269)

中央高校基本科研业务费专项资金(2020YJSJD11) (2020YJSJD11)

矿业科学学报

OACSCD

2096-2193

访问量0
|
下载量0
段落导航相关论文