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- [发明专利]一种基于NMI智能控制家用电器的方法-CN202010497497.8有效
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张烨;陈威慧;樊一超
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浙江工业大学
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2020-06-03
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2023-06-27
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G06V40/20
- 一种基于NMI智能控制家用电器的方法，包括：步骤一，构建包含各种手势的NMI特征值的数据库，将用于控制家用电器开/关机，调节空调温度/电灯亮度/电视机音量的手势图像的NMI特征值录入数据库；步骤二，搭建手势采集系统，用摄像头对用户做出的手势进行采集；步骤三，建立手势识别系统，利用NMI对预处理后的手势图像进行特征提取，通过对比待识别手势图像的NMI特征值与数据库中各种手势的NMI特征值，完成对用户所做手势的识别，获得手势信息；步骤四，将得到的手势信息输入控制系统，且该控制系统预先录入有与各种手势信息对应的控制命令，紧接着将控制命令施加于家用电器，使之做出相应的运行变化。利用一种手势可以控制多种家用电器，简单、易记忆。
- 一种基于nmi智能控制家用电器方法
- [发明专利]一种基于深度学习的动态手势动作识别方法-CN202010011805.1有效
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张烨;陈威慧;樊一超
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浙江工业大学
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2020-01-06
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2022-03-18
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G06V40/20
- 一种基于深度学习的动态手势动作识别方法，包括：步骤一，构建手势关节点坐标识别网络，利用改进的CPM模型对手势视频进行处理，输出单视点下的手势关节点坐标；步骤二，采集单视点视频数据；以单视点的形式对手势视频样本进行采集，即用一个普通的网络摄像头从多个角度捕捉用户的手势数据，其中包括：(2.1)定义基本手势元素；(2.2)选取手势关节点；(3)准备训练样本数据集；步骤三，输出手势高斯热图和手势关节点坐标；步骤四，构造手势序列识别网络，网络模型构造的具体流程如下：(4.1)定义激活函数；(4.2)选择损失函数；(4.3)建立模型；最后，将步骤三得到的关节点坐标输入标准手势序列识别网络，得到手势动作序列。
- 一种基于深度学习动态手势动作识别方法
- [发明专利]一种提高地磁场定位精度的方法-CN201811337078.7有效
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张烨;郭艺玲;樊一超;许艇;程康
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浙江工业大学
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2018-11-12
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2021-04-06
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G01C21/08
- 一种提高地磁场定位精度的方法，包括如下步骤：步骤1.建立基于统计学分布的地磁场指纹数据库；步骤2测量值位于指纹数据库的各网格的置信度计算方法；步骤3.在定位阶段，采用路径匹配的方法来计算当前位置的坐标，测量和计算的步骤是：步骤4.上述定位算法中最关键的部分是采用贝叶斯分类器，根据历史路径数据及先验概率计算各转弯点的可能位置的概率。本发明通用一系列独特的方法建立地磁场的置信区间指纹数据库，在定位过程中，根据历史定位数据的先验概率，采用贝叶斯分类器来计算当前处于各个可能位置的概率，与传统的K加权近邻法等方法比，大幅度降低了定位误差，提高了地磁场定位的准确率。
- 一种提高地磁场定位精度方法
- [发明专利]一种提高图像分割精度的方法-CN201910535813.3有效
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张烨;樊一超;郭艺玲
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浙江工业大学
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2019-06-20
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2021-02-02
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G06T7/12
- 一种提高图像分割精度的方法，包括：步骤一，设定条件随机场的模型；步骤二，设计基于条件随机场的参数；步骤三，设计联通区域查找算法；步骤四，精确框定最小外接四边形。本发明针对样本问题采用了一种精细化图像分割的方法来提高图像分割的精度，其最突出的特点是针对分割粗糙问题，引进了条件随机场优化处理，能够满足更精细化的目标边缘分割和内部空洞填补，提升了分割定位效果；针对分割图像无明显边框问题，采用了最小外接四边形算法，对二值化后的联通区域进行查找和最小边框限定，得到完美的边框限定结果。本发明可以广泛的应用在图像定位识别领域，比如物流园区车辆识别等。
- 一种提高图像分割精度方法
- [发明专利]一种基于三维NMI的指静脉识别方法-CN202010721472.1在审
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冯定忠;陈威慧;张烨;李衎;樊一超
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浙江工业大学
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2020-07-24
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2020-12-15
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G06K9/00
- 一种基于三维NMI的指静脉识别方法，包括：步骤一，三维指静脉图像预处理；在保留三维指静脉图像细节的同时通过将各三维指静脉图像与模板以仿射配准变换的方式进行三维指静脉图像预处理；步骤二，三维指静脉图像的灰度化；对三维指静脉图像的RGB三颜色进行加权平均灰度化处理；步骤三，对灰度化后的三维指静脉图像进行二值化处理，计算灰度化后M×N×H邻域中的像素灰度值；步骤四，基于三维NMI提取三维指静脉图像特征；利用二值化三维指静脉图像像素点灰度值之和、二值化三维指静脉图像的重心以及二值化三维指静脉图像绕其图像重心的转动惯量计算该三维指静脉图像绕其图像重心的三维NMI特征值；步骤五，三维指静脉的识别。本发明降低了对用户手指的姿态要求，算法运行效率高。
- 一种基于三维nmi静脉识别方法
- [发明专利]一种基于OpenCV和综合匹配距离的红绿灯识别方法-CN202010795417.7在审
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张烨;陈威慧;樊一超
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浙江工业大学
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2020-08-10
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2020-12-11
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G06K9/00
- 一种基于OpenCV和综合匹配距离的红绿灯识别方法，利用OpenCV中的cv2.VideoCapture类函数捕获行车过程中的路况视频流，接着调用cv2.VideoCapture.read函数、cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH函数和cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT函数捕获width、height尺寸的视频帧；然后利用OpenCV中的cv2.medianBlur函数对捕获的视频帧进行中值滤波；紧接着对中值滤波后的图像进行加权平均灰度化，然后利用OpenCV中的cv2.HoughCircles函数对图像进行霍夫圆环检测。再然后对检测、分割到的圆环进行颜色检测，即把图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，接着利用cv2.inRange函数筛选颜色，然后通过综合待测试图像与数据库图像非零像素点向量之间的欧氏距离以及非零像素点数比值，构建衡量两幅图像相似度的综合匹配距离，最后通过比较计算出的所有综合匹配距离，选择最小综合匹配距离对应的待测试图像的类别为识别结果。
- 一种基于opencv综合匹配距离红绿灯识别方法
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