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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
多人姿态估计系统AlphaPose
由上海交通大学卢策吾团队开发的开源项目-AlphaPose，是一个多人姿态估计系统，具有极高的精准度。AlphaPose 是基于腾讯优图和卢策吾团队在 ICCV 2017 上的分区域多人姿态识别算法（RMPE），该算法主要为了解决在人物检测结果不准的情况下进行稳定的多人姿态识别问题。AlphaPose 在姿态估计标准测试集 MSCOCO 上达到 72.3 mAP，是首个超过 70 mAP 的开源系统， 比 Mask-RCNN 相对提高 8.2%，比 OpenPose（CMU）相对提高 17%。设计思路：综合利用了对称性空间迁移网络（Symmetric Spatial Transformer Network）和单人姿态估计算法，从而摆脱了多人姿态识别任务对人物检测准确性的依赖，并且进一步通过参数化的人物姿态表达对识别结果进行了优化。根据在公开数据集MPII上的测试结果，该算法相较CMU提出的OpenPose算法提升了1个百分点，尤其是对手肘、手腕、膝盖、脚踝等细小关键点的改善尤为明显。应用案例：视频姿态跟踪（Pose Tracking）：为了匹配同一个人在不同帧中的姿态，团队开源了一个高效的线上姿态跟踪器（Pose Tracker）——Pose Flow。Pose Flow 是第一个在 PoseTrack Challenge 数据集上的 mAP 超过 60 (66.5 mAP) 、MOTA 超过50 (58.3 MOTA) 的线上开源姿态跟踪器（Pose Tracker）。视觉副词识别（Visual Adverb Recognition）：团队提出对视觉副词进行研究，提供了新的 ADHA 数据集，以及一个基于该姿态估计系统的算法。
上海交通大学
2021-04-10
13只装音叉组—频率
产品详细介绍13只装音叉组—频率：256Hz、266.6Hz、288Hz、300Hz、320Hz、341.3Hz、355.5Hz、384Hz、400Hz、426.6Hz、444.4Hz、480Hz、512Hz。 The frequencies of the thirteen tuning-fork
芜湖县易太教育设备有限公司
2021-08-23
8只装音叉组—频率
产品详细介绍8只装音叉组—频率:256Hz、288Hz、320Hz、341.3Hz、384Hz、426.6Hz、480Hz、512Hz。The frequencies of the eight tuning-fork
芜湖县易太教育设备有限公司
2021-08-23
4只装音叉组—频率
产品详细介绍4只装音叉组—频率：128Hz、256Hz、512Hz、1024Hz。
The frequencies of the four tuning-fork
芜湖县易太教育设备有限公司
2021-08-23
一种基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法
本发明提供了一种基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法。本发明使用单颗低轨卫星测距信号实现用户三维坐标的确定，可用于基于通信卫星信号的用户位置确定。 本发明是这样实现的，一种基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法，所述基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法利用非迭代的近似坐标求解方法计算地面接收机的近似三维坐标和接收机钟差，再利用计算地面接收机的近似三维坐标和接收机钟差的结果作为近似值进行迭代计算，求解出用户三维坐标和接收机钟差； 进一步，所述基于低轨卫星无线电测距信号的单星定位与授时方法进一步包括：利用多种形式的测距信号进行计算，包括使用测距码，导频码，载波相位，激光，周期性复现的数据帧头和机会信号，用于实现信号发射器与接收机之间距离测量方式。
电子科技大学
2021-04-10
单亦先
单亦先，中国石油大学（华东）教授，青岛中石大科技创业有限公司执行董事、总经理，中国高等教育学会科技服务专家指导委员会委员
研究方向
信号的监测与处理、计算机测控系统
单亦先
2023-03-31
单盘天平
产品详细介绍
江苏省常熟市衡器厂
2021-08-23
多频率电火计时器
产品详细介绍
河南省商城教学仪器厂
2021-08-23
面向高速移动场景的信道估计方法
随着我国高速铁路的不断发展，应用在高速环境下的移动通信系统日 渐成为研究的热点。从系统设计的角度来看，信道估计可以看作一个系统状态 估计问题，信道响应是系统中的状态变量。若将时域变化的信道看作是一个非线 性的动态系统，便可以利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)对其状态变量求最小均方误 差(MMSE)估计。迭代检测译码(IDD)结构是一种基于Turbo译码原理设计的接收 机结构。在迭代接收机中，软入软出(SISO)的Turbo译码器与数据检测器之间 有一条反馈通道，使得数据检测器能够利用软译码器输出的后验对数似然比(也 称作“外信息”)完成多次迭代的信道均衡和解调。针对高速移动通信下快速时变信道估计的问题，我们提出一种基于EKF的 联合IDD信道估计方法(IDD-EKF) o采用自回归(AR)过程对信道建模，在导频 符号处采用最小二乘法(LS)估计，时域采用EKF插值，频域采用离散傅里叶变 换(DFT)插值。通过联合估计信道频域响应及信道的时域相关系数的方法追踪信 道的信道频率响应(CFR)。同时为了消除EKF误差传播的影响，采用迭代接收机结 构，利用Turbo译码器的码元纠错能力，通过外信息更新EKF观测方程中的加权矩 阵，从而辅助EKF更新，并进行迭代信道估计。EKF工作在三种不同的模式下，三种模式分别对应三种不同的构造加权矩 阵的方法。通过后验对数似然比构造的加权矩阵利用了 Turbo译码器的检错纠 错能力，使得构造的加权矩阵更加接近实际发送的符号，则EKF能够在更多的时频域位置上提供MMSE估计值。
重庆大学
2021-04-11