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运动营养咨询与指导数字化实训室
教育数字化是我国教育事业高质量发展的重要内容。康比特作为运动营养科技先行者,围绕“测、评、练、吃、康复”技术核心,打造沉浸式智能实训教学场景——数字化实训室,实现课程教学、考试竞赛、就业实践等多维应用,推进运动健康营养人才培养数字化转型和智能化升级。 健康风险评估室:根据“测、评、练、吃、康复”的主导思想和技术思路健康风险评估室围绕国民体质健康管理、慢性疾病评估、学生体质健康测试,设置基础测试区.进阶评估区,对运动营养咨询与指导前六大体质健康问题进行全面评估。 科学运动指导室:主要由数字化体脂评估与体重管理系统及配套的硬件设备组成。根据全民健康的科学运动需求制定个性化运动处方。通过制定科学的训练计划:智能化统计训练强度、能量消耗等数据,以此精准配置运动训练与营养搭配方案。 智慧营养实训室:主要由合理膳食管理系统软件及配套硬件构成,根据全民健康的合理膳食需求制定个性化膳食处方。智慧营养实训室集参观、实操等功能于一体将营养配餐进行数字化、信息化搭建,为运动营养配餐实操提供前沿的实践经验。 高效康复理疗室:跟踪合理膳食与科学运动后的执行成效,根据体质测试与健康管理平台测试的数据分析得出个性化康复理疗方案。高效康复理疗室使“测、评、练、吃、康复”理论体系形成完整闭环。
北京康比特体育科技股份有限公司 2024-11-11
一种 H 型气浮运动平台的仿真方法
本发明公开了一种 H 型气浮运动平台的仿真方法,首先建立 H 型气浮运动平台的多刚体模型,包括 X1 向电机、X2 向电机、直梁以 及滑块,并设置所述多刚体模型的参数,然后根据多刚体模型中的参 数,建立直梁和滑块的有限元模型,对直梁和滑块子系统进行仿真分 析,找出满足系统设计要求的 X 向电机驱动力 F、直梁和滑块相对位 移 P 的组合参数范围,最后利用该分析结果,对多刚体模型中的参数 进行调整。通过本发明,消除了直梁变形而对系统定位造成的影响, 从而使得 H 型气浮运动平台的仿真分析的精确度提高。
华中科技大学 2021-04-14
高分辨图像采集卡,X光专用图像采集卡,专业图像采集卡,专业黑白图像采集卡
产品详细介绍光专用图像采集卡,专业图像采集卡,专业黑白图像采集卡   高分辨图像采集卡,X MV-M系列高分辨率、高速黑白图像采集卡 MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡适用于采集标准和逐行非标准黑白视频信号源、采集输出高精度、高速黑白信号的设备或摄像头信号,特点是采集黑白信号的清晰度和分辨率更高,采集频率更大,信噪比更高,图像采集的实时性更强,性能更为稳定。 【技术特点与指标】 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡视频输入标准视频信号和逐行非标准黑白视频信号。 ● 多路视频输入软件切换,可采集单场/单帧/连续帧。 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡采集分辨率为768*576,1024*1024,1280*1024,1600*1200。 ● 支持硬件任意开窗,二级缩放,硬件翻转 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡有类似内存映射的功能,多个应用程序/进程可以共享其采集的图像数据; ● 信号接入丢失感知,无信号不蓝屏、死机 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡硬件控制帧率流量,可在实际使用中和其它采集卡配合,更有效提高PCI带宽的利用 ● 支持RGB32、RGB24、YUV422、RGB8等采集格式 ● MV-M系列高分辨率高速高速黑白图像采集卡编程完全使用微软提供DirectShow / VFW接口,也可提供基于VC、VB、Delphi等演示程序和源代码。 ● 行场频全自动检测:具有全自动行场频自适应能力和信号自检测能力,信号源信号变化不需用户调节,完全适合无人值守应用 ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡可外触发(低电平沿)硬件采集控制,具有高带宽输入,数字抗混迭滤波技术。 【开发工具】    ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡操作系统支持:Windows 2000、XP、Vista。    ● SDK支持:VC、VB、Delphi,提供演示程序及演示程序源代码!     ● MV-M系列高分辨率高速黑白图像采集卡驱动支持:DirectX、OpenCV、LabView、Halcon、MIL。 【产品型号】 ●MV-M1000 高分辨率、高速黑白图像采集卡(最大点频170M) ● MV-M2000 高分辨率、高速黑白图像采集卡(最大点频220M) 【应用领域】 ●各种标准/非标准逐行、隔行的摄像头,X光机、CT、核磁等医疗设备。       【联系方式】     维视数字图像技术有限公司(北京) 电话: 010-51296530/ 64633715/ 51391385/ 13522851886 / 13811069287 QQ:   911109928 / 911011355/ 499848465/ 505845135/ 911644185 Email::weixuemv@126.com /   tuxiangmv@126.com 西安::029-82306717   Email:xamv123@126.com 深圳:0755-25907440    Email:Shz@AFTvision.com 上海:13917389523     Email:xamv123@126.com 更多产品,请登陆我们的网站:http://www.mv186.com 注:产品价格请以咨询为准
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
一种基于Hankel矩阵扫描的图像置乱方法
提出一种汉克尔矩阵扫描的图像置乱方法,算法实现简单,置乱度高,通用性强,并且能抵抗一定的攻击,可以很好的用于信息隐藏的预处理和图像加密,而且可以满足数字图像加密和隐藏的鲁棒性要求。
辽宁大学 2021-04-11
一种视频图像中提取前景的方法及装置
本发明实施例提供了一种视频图像中提取前景的方法及装置,所述方法包括:利用根据预设数量的背景帧图像建立的高斯模型消除有前景进入的视频帧图像的背景,获得消除背景后的视频帧图像;根据所述消除背景后的视频帧图像的信息和所述预设数量的背景帧图像的信息,生成预先训练好的神经网络模型的输入参数的值;根据所述输入参数的值以及所述训练好的神经网络模型生成相应的输出值;根据所述消除背景后的视频帧图像的信息和所述神经网络模型的输出值的关系,检测出所述消除背景后的视频帧图像包含的阴影点和光照噪声点。
电子科技大学 2021-04-10
一种基于无参考的模糊图像质量评价方法
本发明属于图像质量评价领域,公开了一种基于无参考的模糊图像质量评价方法,该方法首先对待评图像进行重叠双正交变换;然后对变换系数做非均匀量化,主要是对高频分量进行粗量化,对低频系数进行细量化;再对重组系数进行反量化和重叠双正交逆变换获得参考图像;最后计算待评图像与生成的参考图像之间差异,得到图像质量评价因子从而对原图像进行质量的评估。评价结果与主观评价结果有较好的一致性,可以用于对模糊图像的评价应用中,大大提高了
华中科技大学 2021-04-14
一种医学图像的多维多种特征提取方法
本发明提供一种颈动脉图像的多维多种特征提取方法,具体为:(1)依据颈动脉的医学三维超声体数据构建感兴趣区域二维序列图像和感兴趣区域三维图像;(2)对二维序列图像提取二维特征,对三维图像提取三维特征,所述二维特征包括二维纹理特征、二维形态特征和二维弹性特征,所述三维特征包括三维纹理特征;(3)验证各种特征是否对图像分类具有贡献,保留具有贡献的特征;以假发现率最小为目标,在具有贡献的特征中搜索得到全局最优特征组合。本发明针对图像进行了多个维度多类特征的提取,囊括了纹理、形态、弹性三大类特征,特征数目多,
华中科技大学 2021-04-14
一种对称图像对称轴检测定位方法
本发明公开了一种鲁棒的图像对称轴检测定位方法,具体包括(1)图像边缘提取;(2)边缘点梯度计算;(3)边缘点对的中垂线方向及权值计算;(4)极坐标映射,寻找最优对称轴。本发明利用了对称图像边缘点梯度方向的对称性,针对边缘点集,计算任意两边缘点的中垂线,根据梯度方向计算该中垂线的映射权值,形成待选中轴线;利用了Hough 变换的映射机制,使用标准极坐标公式描述所有的待选中轴线,在对应的极坐标位置上累加映射权值,选择权值
华中科技大学 2021-04-14
一种图像匹配跟踪中匹配模板的选取方法
本发明属于计算机视觉、图像匹配技术领域,具体涉及到一种图像匹配跟踪中匹配模板选择方法。匹配模板选择方法分为匹配模板尺寸自适应确定步骤、匹配模板定位能力判定步骤两个部分;(1)匹配模板尺寸自适应确定步骤方法流程:以给定坐标点位置为中心,设定分割区域;对分割区域利用大津阈值分割算法自动阈值分割算法进行二值化,统计前景区域和背景区域的像素个数,求取前景区域像素个数与背景区域像素个数的比值;计算该比值与设定阈值之间的关系来
华中科技大学 2021-04-14
一种可见光宽带光谱图像配准方法
本发明公开了一种可见光宽带光谱图像配准方法,包括对图像进行灰度化、去噪和降采样处理,利 用 SIFT 算法提取图像特征点并构造特征描述算子;通过 k-d 树最近邻方法对特征点进行匹配,对匹配 特征点进行坐标升采样处理;根据图像退化阈值 T,利用欧式距离对错误匹配点进行约束,获得约束后 匹配点集 ΩN;对约束后匹配点集进行 m 对匹配点空间均匀采样,获得均匀分布的匹配点集 Ωm;利用最 小二乘方法求解图像放射变换参数矩阵 Tm,利用 Tm 对待配准图像进行坐标变换和双线性插值计算;以 参考图像和配准图像的互信息 MIm 作为评价指标,锁定最大互信息 MImax 对应的配准图像,实现可见光 宽带光谱图像的配准。本发明能显著降低错误匹配点数目、提高图像配准精度。
武汉大学 2021-04-13
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