作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一，生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视，生物特征识别技术应用领域非常广泛，比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。

本发明公开了一种基于立体视觉的三维手掌姿态识别方法和系统，属于计算机视觉和人机交互技术领域。本发明包括：使用立体视觉信息采集设备进行数据的采集，得到包括深度信息在内的三维数据；·745·通过得到的三维数据对手掌进行分割，然后运用平面拟合，获得手掌在三维空间中的姿态；根据跟踪识别的手掌姿态，匹配预定义的标准手势，进行具体的三维应用，实现人机交互。本发明通过识别手掌的姿态，使得识别的精度更高，更少的出现误识

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。

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。

TRS-BDHD是基于北斗卫星定位系统开发的一种姿态/航向测量系统。它将2/4个北斗卫星接收单元集成在一起，通过北斗卫星载波相位处理算法实现高精度、高动态的姿态/航向测量。它突破了北斗卫星定位系统的应用局限，可为各动态载体种提供基于北斗的实时航向、俯仰和横滚姿态以及三维位置和速度测量。可广泛应用于海洋、航空和地面。

针对老年人与护理人员存在严重的数量差异，难以匹配，一对多 护理模式难以确保医疗机构护理服务质量，以及视频监控的方式掌握患者的护理情况存在个人隐私泄露、数据流量庞大、存在监控盲区、人力成本高昂等痛点问题，本项目采用低成本、小流量可随时随地掌 握护理情况的解决方案，即更便宜：MEMS 可穿戴传感器，更安全：无需图像采集保护个人隐私，更快捷：数据流量小方便分析上传，实现室内精确定位、护理情况监控、紧急救护报警等主要功能。

多姿态电动康复训练轮椅是专门为提高老年人、残疾人等下肢功能障碍人群设计的一款多功能电动轮椅。该轮椅不仅可方便患者出行，支持坐姿、站姿和平躺的姿态变换,还可辅助患者进行下肢主/被动康复训练，促进下肢血液循环，防止肌肉萎缩,帮助患者早日康复。此外,在此轮椅上研发了基于语音识别、手机平板智能终端、按键摇杆等多元化控制的智能康复系统。该产品结合了康复医学理论，将科学的康复训练功能和轮椅完美结合，能实现下肢被动训练、减重训练、平衡训练等多种训练，同时在训练中融入了虚拟现实游戏，增加康复训练的趣味性。

智能声控多姿态电动轮椅是为行动不便的老年人和肢体功能存在障碍的残障人士设计的一种多姿态声控电动轮椅车，这种轮椅作为一种能够智能护理设备，它不仅能够作为普通电动居家轮椅电动的移动功能，而且可以通过声控命令实现在站立/平躺姿态之间的切换，适用于失能老年人及脑卒中偏瘫等患者使用。此外，该轮椅还集成康复训练功能，让使用者在轮椅上进行简单的康复训练。 

产品详细介绍 1 系统简介 惯性导航实验教学系统采用领先的现代智能传感器技术，包括三轴MEMS陀螺、三轴MEMS加速度计、三轴MEMS磁强计传感器，学生可分别作陀螺、加速度、磁场传感实验,倾角仪、电子罗盘和航姿综合实验等，该套实验系统有助于学生理解、熟悉、掌握惯性导航/航向姿态/运动状态测量的原理、技术及其应用。 公司也可基于这套系统做惯性导航实际项目、产品和系统开发，同时还可利用转台对器件和产品进行测试。 2 功能特点 2.1 较低的价格，可以让所有学生亲自动手实验，引领国内惯性导航的实验教学进入普及化时代； 2.2 提供全面的教学和实验配套服务，减轻教师的负担； 2.3 国内首家配备低价格电动转台，学生可做定量实验，更好的掌握惯性导航技术； 2.4 转台专门设计了触碰后的停车装置，不存在实验中的安全隐患； 2.5 计算机软件基于Labview程序，减少学生在程序语言方面的门槛和时间，使学生可以专注于惯性导航技术； 2.6 集成度高，包含了各类相关传感器； 2.7 实验覆盖全面，从单一传感器实验到所有传感器融合的综合实验； 2.8 通过自身在国内惯性导航领域的领先技术，实现该实验室方案的不断升级，真正在实践方面使高校教学/实验水平跟上技术发展的潮流； 2.9 可为学校量身定做相关实验系统； 2.10 基于这套系统进行相关产品和项目的开发，可以大大降低开发难度，减少开发时间。

AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集：人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含：情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论，结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术，检测人心理情绪状态，提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术，可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术，结合心理学，通过对被测试人员 60秒的测试，能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况，并且引起人们重视心理健康，从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试，能够获取个体、准确的进行心理危机预警，显示被测人员心理危机测试报告，提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后，根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮，调整好站立位置，脸部朝向屏幕，人脸录入即可完成测试，测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析，测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”，其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据，包含正面情绪（平衡、自信心、活力、调节水平），负面情绪（攻击性、压力、紧张、可疑），生理参数（抑制、神经质、消沉、幸福指数），以及综合状态指标：专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析：系统自带数据中心的统计功能，可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告，检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等，以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能：管理员可通过多条件查询功能，只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息，以及该测试者的历史测试记录，并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比，综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端：以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告，以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能，可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能，通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示，同时具有人脸检测判别功能，比如面部不全、距离较远等识别功能