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深圳市智能機(jī)器人研究院谷也博士后中期和陳江城博士后開題報(bào)告會順利進(jìn)行
2018/8/24 16:10:27 本站原創(chuàng) 點(diǎn)擊數(shù):
深圳市智能機(jī)器人研究院谷也博士后中期、陳江城博士后開題考核答辯會于2018年8月23日在深圳市虛擬大學(xué)園三樓會議室B307順利進(jìn)行。此次答辯會評審小組由哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）李兵教授、深圳市智能機(jī)器人研究院席寧教授、深圳市智能機(jī)器人研究院張光烈研究員、深圳市智能機(jī)器人研究院張啟毅研究員、深圳新飛通光電子技術(shù)有限公司周利民研究員、深圳航天科技創(chuàng)新研究院王鑫副研究員組成，由哈爾濱工業(yè)大學(xué)（深圳）李兵教授擔(dān)任評審小組組長。
陳江城博士做了《基于事件的帶電作業(yè)機(jī)器人遙操作與高臨場感控制關(guān)鍵技術(shù)》的開題報(bào)告，研究內(nèi)容主要針對我國現(xiàn)有高壓輸配電遙操作帶電作業(yè)機(jī)器人穩(wěn)定性不高、自主操作能力不強(qiáng)、人機(jī)交互不夠友好等問題，采用先進(jìn)的傳感、控制、人工智能及人機(jī)交互理論，研究基于事件的帶電作業(yè)機(jī)器人遙操作與高臨場感控制關(guān)鍵技術(shù)問題。評審小組專家對其研究項(xiàng)目有關(guān)問題進(jìn)行了提問，并提出了補(bǔ)充和修改意見。最后，評審小組專家分別對陳江城博士后的答辯情況進(jìn)行了認(rèn)真點(diǎn)評和分析，一致同意陳江城博士開題。
谷也博士做了《基于多傳感器信息融合的老人異常行為檢測關(guān)鍵技術(shù)研究》的中期報(bào)告，報(bào)告指出，利用多傳感器融合技術(shù)，可以更好的對人體動作進(jìn)行識別，在一定程度上解決了單一傳感器的局限性。報(bào)告中提出了基于深度動作歷史圖和骨骼點(diǎn)圖的多通道深度學(xué)習(xí)模型，用以全方面捕捉并建模動作信息。動作歷史圖是一種高效的捕捉動作序列的方式，而基于深度圖像的動作歷史圖還可以有效捕捉深度方向動作。此外，報(bào)告中還設(shè)計(jì)了骨骼點(diǎn)的篩選機(jī)制，用于提取與動作相關(guān)的骨骼點(diǎn)，減少模型數(shù)據(jù)量并提高識別性能。實(shí)驗(yàn)中，利用兩種公開數(shù)據(jù)集對所提出的算法進(jìn)行了評估。結(jié)果顯示該算法的性能較好，在行業(yè)內(nèi)位居前列。報(bào)告結(jié)尾指出，后續(xù)工作將融合高級語義信息，如相關(guān)物體，場景類別等，進(jìn)一步提高動作識別的性能。此外，后續(xù)工作力求將該算法應(yīng)用于由深圳市智能機(jī)器人研究院自主研發(fā)的陪護(hù)類機(jī)器人，用于檢測室內(nèi)環(huán)境中的異常事件，如跌倒，身體不適等。當(dāng)檢測到異常事件時及時通知家人，更好的為用戶服務(wù)。谷也博士在站期間已經(jīng)發(fā)表SCI論文1篇，會議論文4篇。申請發(fā)明專利2項(xiàng)。專家組一致認(rèn)為谷也博士中期報(bào)告內(nèi)容翔實(shí)，具體，思路清晰，具有一定的創(chuàng)新性，綜合考量，一致通過其中期考察。
陳江城博士做了《基于事件的帶電作業(yè)機(jī)器人遙操作與高臨場感控制關(guān)鍵技術(shù)》的開題報(bào)告，研究內(nèi)容主要針對我國現(xiàn)有高壓輸配電遙操作帶電作業(yè)機(jī)器人穩(wěn)定性不高、自主操作能力不強(qiáng)、人機(jī)交互不夠友好等問題，采用先進(jìn)的傳感、控制、人工智能及人機(jī)交互理論，研究基于事件的帶電作業(yè)機(jī)器人遙操作與高臨場感控制關(guān)鍵技術(shù)問題。評審小組專家對其研究項(xiàng)目有關(guān)問題進(jìn)行了提問，并提出了補(bǔ)充和修改意見。最后，評審小組專家分別對陳江城博士后的答辯情況進(jìn)行了認(rèn)真點(diǎn)評和分析，一致同意陳江城博士開題。
谷也博士做了《基于多傳感器信息融合的老人異常行為檢測關(guān)鍵技術(shù)研究》的中期報(bào)告，報(bào)告指出，利用多傳感器融合技術(shù)，可以更好的對人體動作進(jìn)行識別，在一定程度上解決了單一傳感器的局限性。報(bào)告中提出了基于深度動作歷史圖和骨骼點(diǎn)圖的多通道深度學(xué)習(xí)模型，用以全方面捕捉并建模動作信息。動作歷史圖是一種高效的捕捉動作序列的方式，而基于深度圖像的動作歷史圖還可以有效捕捉深度方向動作。此外，報(bào)告中還設(shè)計(jì)了骨骼點(diǎn)的篩選機(jī)制，用于提取與動作相關(guān)的骨骼點(diǎn)，減少模型數(shù)據(jù)量并提高識別性能。實(shí)驗(yàn)中，利用兩種公開數(shù)據(jù)集對所提出的算法進(jìn)行了評估。結(jié)果顯示該算法的性能較好，在行業(yè)內(nèi)位居前列。報(bào)告結(jié)尾指出，后續(xù)工作將融合高級語義信息，如相關(guān)物體，場景類別等，進(jìn)一步提高動作識別的性能。此外，后續(xù)工作力求將該算法應(yīng)用于由深圳市智能機(jī)器人研究院自主研發(fā)的陪護(hù)類機(jī)器人，用于檢測室內(nèi)環(huán)境中的異常事件，如跌倒，身體不適等。當(dāng)檢測到異常事件時及時通知家人，更好的為用戶服務(wù)。谷也博士在站期間已經(jīng)發(fā)表SCI論文1篇，會議論文4篇。申請發(fā)明專利2項(xiàng)。專家組一致認(rèn)為谷也博士中期報(bào)告內(nèi)容翔實(shí)，具體，思路清晰，具有一定的創(chuàng)新性，綜合考量，一致通過其中期考察。
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