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人体姿态估计算法
北京体育大学沈燕飞科研团队使用人体姿态估计算法，对击剑比赛过程中两名选手的身体各环节和关节的运动进行的智能识别。工手动标记数据等方法，更为高效，可应用于海量体育视频数据的分析和未来的体育大数据的构建。
北京体育大学
2021-04-10
成人体质测试器材
产品详细介绍身高测试仪、体重测试仪、肺活量测试仪、握力测试仪、坐位前屈测试仪、一分钟仰卧起坐测试仪、台阶实验测试仪、50米跑测试仪、立定跳远测试仪、反应时测试仪、闭眼单脚测试仪、俯卧撑测试仪、纵跳计测试仪、背力计测试仪
北京宇诚博源科技有限公司
2021-08-23
人体形态测量尺
产品详细介绍本套测量尺可根据人体不同形态而通用。用于测量人体各肢体的长度、宽度及围度等形态指标。主要项目与技术指标：项目包括：长马丁尺、中马丁尺、短马丁尺、直脚规、游标卡尺、围度尺、足长测量仪、指间距尺。 1.长马丁尺规格：130厘米。精度：±0.1厘米。用于测量下肢长等。 2.中马丁尺规格：90厘米。精度：±0.1厘米。用于测量上肢长、上臂长、前臂长和手长等 3.短马丁尺规格：66厘米。精度：±0.1厘米。用于测量大腿长、小腿长和跟腱长等。 4.直脚规规格：60厘米。精度：±0.1厘米。用于测量肩宽、骨盆宽、胸宽和胸厚等。 5.游标卡尺规格：25厘米。精度：±0.1豪米。用于测量手宽、足宽、肱骨和股骨的远端宽等。 6.围度尺规格：150厘米。精度：±0.1厘米。用于测量胸围、腰围、臀围、上下肢体围度等。 7.足长测量仪规格：36×16×6厘米。精度：±0.1厘米。用于测量足长等 8、指间距尺规格：最大测量长度110厘米，加上加长杆后最大测量长度220厘米。精度：±0.1厘米。测量臂伸，身长、指间距（臂展）等 9、包装箱：137×28×15cm
北京信恒东方科技发展有限公司
2021-08-23
人体受精卵模型
XM-819C人体受精卵模型
XM-819C人体受精卵模型展示了精子在子宫和卵子相结合生成受精卵的过程，给出了受精卵开始到成熟的不同阶段的生理特征展示。
尺寸：25×18×7cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
少年人体半身模型
产品详细介绍
山东学献教学用品有限公司
2021-08-23
人体形态测量尺
人体形态测量尺适用于人体各肢体长度、宽度、围度等形态指标的测量。
包括：长马丁尺、中马丁尺、短马丁尺、直脚规、指间距尺、游标卡尺、围度尺和足长测量仪。
1、长马丁尺
规格：130厘米。精度：±0.1厘米。用于测量下肢长等。
2、中马丁尺
规格：90厘米。精度：±0.1厘米。用于测量上肢长、上臂长、前臂长和手长等
3、短马丁尺
规格：66厘米。精度：±0.1厘米。用于测量大腿长、小腿长和跟腱长等。
4、直脚规
规格：60厘米。精度：±0.1厘米。用于测量肩宽、骨盆宽、胸宽和胸厚等。
5、游标卡尺
规格：25厘米。精度：±0.1豪米。用于测量手宽、足宽、肱骨和股骨的远端宽等。
6、围度尺
规格：150厘米。精度：±0.1厘米。用于测量胸围、腰围、臀围、上下肢体围度等。
7、足长测量仪
规格：36×16×6厘米。精度：±0.1厘米。用于测量足长等。
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电子握力计-电子握力测试仪
机械握力计
电子肺活量计-电子肺活量测试仪
电子背力计
本文中所有关于人体形态测量尺http://www.xinman8.com/268.html的文字、参数、图片等如有产品更新换代、参数变动请联系我们的销售、技术工程师。
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
人体肌肉附内脏模型人体肌肉带内脏模型XM-302C
XM-302C人体全身肌肉附内脏模型（带数字标识）80CM
XM-302C人体全身肌肉解剖附内脏模型由全身肌肉、胸腹壁肌、上下肢肌、颅顶骨、脑以及胸腹腔内脏器官等27部件组成，显示头颈部、躯干部、上下肢骨、肌肉、肌腱、韧带、胸腹腔内脏器官、血管和脑等结构，可分解为躯干1件、头颅盖1件、脑2件、胸腔2件、右臂1件、左臂5件、腿10件、肺2件、心脏2件、肝脏1件、胃1件、肠1件，共有347个部位数字指示标志及对应文字说明。
尺寸：高80cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
人体全身层次肌肉附内脏模型人体层次解剖模型XM-303A
XM-303A人体全身层次肌肉附内脏模型（31部件）
XM-303A人体全身层次肌肉附内脏模型由男性头颈部、躯干和四肢组成，对比展示人体皮肤、肌肉、胸腔、腹腔、盆腔等结构，生殖器可互换，可分解成31部件。
尺寸：自然大，高170cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
智能表记识别系统
项目简介： 本项目针对复杂的实际工业环境，基于机器学习最新理论成果和机器视觉基本原理，研究并实现了具有较强鲁棒性的变电站传统机械式电表远程智能读数系统。首先通过图像的预处理对电表区域进行初步定位，然后在此有效范围中利用电表指针的几何形状特点对其进行精准定位，最后通过指针与表盘刻度的相对位置计算电表读数，最终实现了在复杂环境下对电表快速、可靠、精确地远程智能读数，代替了低效的传统人工抄表和数据录入，具有可推广应用的工业价值。 运用机器学习和计算机视觉技术，首先获取指针式仪表表盘图像，然后采用数字图像处理技术提取和识别目标，最后实现指针式仪表示值的自动判读，从而避免人工判读示值工作量大、容易出错等问题。本项目的主要工作内容有：电表特征配置、指针类表计读数判别、建立前馈式神经网络模型、图像智能化判断。 由于工业环境复杂多变，在数据采集过程中不定期地会出现各种故障和干扰。这些极端情况下所采集到的图片若进入系统进行智能读数分析，所得到的分析结果往往是不可信或者无意义的。所以，根据图像的像素分布特点进行分析，系统将自动拒绝对质量过差的问题图像进行分析判断，并向变电站工作人员发送相关警告提示。在提高系统读数结果可靠性的同时，及时发现设备问题并通知工作人员，有利于尽早排除故障、防患于未然。主要技术指标：识别正确率：92.5%；识别速度<3s。 应用范围：项目目前已进入产业化阶段，成果权属为我校独自拥有。
四川大学
2021-04-11
动态捕捉技术( 人像识别)
通过人脸检测模块对输入图像进行预处理，自动而准确地定位人脸所在位置并分割出相应的人脸 区域，对人脸面部图像进行特征提取，利用模式分类器进行性别识别。
北京工业大学
2021-04-11