|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
一种基于深度图像的跌倒行为实时检测方法
本发明公开了一种基于深度图像的跌倒行为实时检测方法,包括深度图像获取，人体图像识别，深度差分特征提取，人体部位解析，·704·关节点提取，高度特征提取和跌倒检测步骤；基于深度图像，在识别出的人体图像上选择特定的深度差分特征，使用随机森林分类器对人体部位进行解析，将人体分为头部与躯干两个部位类型，随后检测关节点，然后提取高度特征向量，再通过支持向量机分类器检测对象是否处于跌倒状态的信息；本发明提供跌倒行为
华中科技大学
2021-04-14
一种基于深度图像的手势识别方法与系统
本发明公开了一种基于深度图像的手势识别方法，训练数据集和测试数据集中的深度图像通过深度传感器采集得到，首先计算图像中人体区域的最小深度值，再利用深度阈值，结合人手是离传感器最近物体的预设条件，分割出深度图像中的手势；然后获取手势在三个正交平面上的投影图，分别称为正视投影图、侧视投影图和顶视投影图；接着提取三个投影图的轮廓片段包特征，并级联成原始深度手势的特征向量；最后训练分类器，对从待识别深度图像中获取的手势特征向量进行分类，得到待识别手势的识别结果。本发明还提供了相应的手势识别系统。本发明方法手势识别简单易行，推广能力强，识别准确率高，能有效克服杂乱背景、光照、噪声及自遮挡等不利因素的影响。
华中科技大学
2021-04-11
一种深度图上采样边缘增强方法
本发明提出了一种基于局部像素统计特性的深度图上采样边缘增强方法，包括：对低分辨率的深度图进行上采样得到高分辨率的深度图；对低分辨率和高分辨率的深度图分别进行直方图统计，得出每个像素值对应的像素点个数，对比分析得到高分辨率图中新增的像素值，利用低、高分辨率直方图统计结果对这些新增像素值进行校正。本发明使得上采样之后的深度图边缘的模糊、锯齿现象得到一定的改善，从而得到更清晰的高分辨率深度图。
华中科技大学
2021-04-11
基于深度学习的图像识别云服务平台
基于深度学习的图像识别云端服务平台，能够 通过云计算框架训练深度学习算法模型，对图像进行目标检测 和识别。平台拟采用云端 API 的形式，为其他客户端的提供简 单易用的图像识别服务，将目标识别应用到互联网及移动应用 场景中，推动移动互联网的进步。 该平台实现如下功能：1.模型训练：平台能够基于用户给 定的不同行业的数据，训练相应的精细化分类模型。2. 图像识 别：平台能够根据预先训练好的识别模型，对用户
合肥工业大学
2021-04-14
一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法
本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于深度信息提取的多聚焦图像融合方法，广泛应用于目 标识别，显微成像，军事作战，机器视觉等领域。本发明首先利用各向异性热扩散理论建模多聚焦图像 的成像过程，获取原始的多聚焦图像的深度信息，根据图像信息确定聚焦区域，得到多聚焦图像融合模 板，最后根据平滑的多层次融合模板图进行多聚焦图像的融合。本方法不仅能够有效的提高融合图像的 质量，并且具有良好的实用性和广泛的适用性。
武汉大学
2021-04-13
深度钻床
名称：深度钻床
分度钻床特点：
1、配合分度盘使用，可以对圆形工件进行等分钻孔加工。
2、分度盘上有三组圆周等份分布的小孔，分别是36、40、48个小孔.可以根据实际需要选择分度孔的组别。
技术参数：
1、马达转速：20000转/分钟。
2、输入电压/电流/功率：12VDC/2A/24W。
3、加工材料：木材、工程塑料、软金属(铝、铜等)。
4、三爪夹盘可夹持工件的最大直径为50mm。
5. 变压器具有过电流，过压，过热保护。
备注：以上是深度钻床的详细信息，如果您对深度钻床的价格、型号、图片有什么疑问，请联系我们获取深度钻床的最新信息。
咨询电话：0577-67473999
温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
深度学习智能车
产品介绍
深度学习智能车搭载Intel-i5高性能处理器，以深度学习框架为基础，板载超声波、近红外、陀螺仪、地磁、蓝牙等传感器、双摄像头配置，可实现数据采集、模型构建、车道线、人行道、限速标志、弯道待转等交通标识，系统涵盖深度学习及无人驾驶视觉算法知识点应用。同时是中国机器人及人工智能大赛的参赛平台。
北京钢铁侠科技有限公司
2022-07-22
科技创新与产业创新深度融合：模式、堵点与突破
促进科技创新与产业创新深度融合，是推动新质生产力发展的必然选择，也是破解科技和经济“两张皮”现象的关键抓手。科技创新各个环节衔接不紧凑，科技成果向现实生产力转化不顺畅，在一定程度上制约了高质量发展的新动能培育。
北京行政学院学报
2025-02-17
产教深度融合 创新物联网专业人才培养
物联网作为我国重点发展的战略性新兴产业之一，对于支撑“网络强国”和“中国制造2025”等国家战略具有重要意义。然而，当今高校物联网专业却普遍面临人才培养与产业发展不适配、教育内容与产业技术应用相脱节等挑战。本案例通过构建“多主体参与、多模式共融、多层次渐进”的物联网产业学院，全面推动企业优势与教育资源融合，从人才培养目标重构，产教融合创新平台搭建，以及“专创融合”+“赛教融合”的人才培养模式构建等方面，全面提升物联网专业人才培养质量，着力培养创新能力强、可适应经济社会发展需要的高质量工程技术人才，使学生实践能力显著增强，就业率和创业成功率大幅提升。
天津市大学软件学院
2025-05-16
NOx 脱除技术深度集成
西安交通大学
2021-04-10