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[发明专利] 一种基于弱监督学习的人体三维姿态估计方法 -CN202310787407.2 在审
发明人：
牟恒辰 ;刘义 ;李文昌 ;刘晓冬 ;刘瑞军 ;王晓川
- 专利权人：
北京工商大学 北京机械工业自动化研究所有限公司
申请日：
2023-06-30
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公布日：
2023-09-12
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主分类号：
G06T7/207 文献下载
摘要： 本发明涉及一种基于弱监督学习的人体三维姿态估计方法，从图像/视频中估计出人体的各个主要关节点的三维坐标，得到人体在图像/视频中的三维姿态，从而能够帮助计算机在立体空间中理解人体的行为动作。首先基于对抗生成式网络的二维人体姿态估计方法，利用单目视频的帧间一致性假设，构建时空域的对抗生成网络，引入自适应滤波处理，通过将自适应滤波器嵌入到GAN中，实现了端到端的二维人体姿态估计生成；其次，利用视频的帧间信息估计出深度，并结合估计出的相机位姿，从参考帧变换到目标帧，以几何一致性为约束，对估计的三维骨架关节点进行深度约束；最后，引入图像处理中的多分辨思想，通过将生成的三维人体骨架反投影回二维空间，降采样为低分辨率的二维人体部件图，与二维人体姿态估计网络构成循环对抗生成网络。本发明提出的基于弱监督学习的三维人体姿态估计方法，可以提升二维姿态与三维姿态估计的准确性，在减少对语义标注依赖的前提下，尽可能消除语义歧义性以及几何不一致。一种 基于 监督 学习 人体 三维 姿态 估计 方法
[发明专利] 一种基于多维度数据联合优化的线特征提取方法 -CN202310689425.7 在审
发明人：
吴晓群 ;李洋
- 专利权人：
北京工商大学
申请日：
2023-06-12
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公布日：
2023-09-08
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主分类号：
G06V10/40 文献下载
摘要： 一种基于多维度数据联合优化的线特征提取方法，属于计算机图形学与计算机视觉领域。通过纹理‑法向联合优化的方式，筛选RGB‑D输入中几何差异明显的边界，充分利用纹理差异和深度几何差异，提高线特征提取结果的质量；通过多视角数据的融合，降低因输入数据中存在的噪声、遮挡等问题引起的线特征断裂、缺失等问题，提取完整的线特征，提高结果的鲁棒性。通过自深度图像和RGB图像提取的特征融合机制，优化面向RGB‑D图像的线特征提取结果，并利用深度图像中的几何差异，弥补颜色、纹理信息无法体现场景中的几何差异的缺陷。本发明适用于计算机视觉、自动驾驶、军事等领域，用于提高线特征提取的精度和鲁棒性，提高场景重建的质量。一种 基于 多维 度数 联合 优化 特征 提取 方法
[发明专利] 一种用于太阳能板自动追光与储能的系统和方法 -CN202310738992.7 在审
发明人：
李杰 ;郭云杰 ;王宇科
- 专利权人：
北京工商大学
申请日：
2023-06-21
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公布日：
2023-09-05
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主分类号：
H02S20/32 文献下载
摘要： 本发明公开了一种用于太阳能板自动追光与储能的系统和方法，本发明涉及太阳能发电技术领域。该用于太阳能板自动追光与储能的系统和方法，包括用于改变太阳能板与水平面夹角的摆角装置、用于改变太阳能板水平方向角度的转向装置、用于控制步进电机的控制系统、用于启动装置、储能和供能的蓄电池，所述摆角装置包括支撑杆一、支座；所述支座固定在平板上，所述电动滑台、太阳能板、支撑杆一、支座依次相连，从而调整所述太阳能板与水平面的夹角，使太阳能板与步进电机组建立起联系，进而控制步进电机组便可调节太阳能板正对太阳，从任一方向将太阳光聚焦在太阳能板上，获得最大的照射效果，提高太阳能电池板的利用率。一种 用于 太阳能 自动 系统 方法
