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- [发明专利]多体位开放式下肢康复机器人-CN202210185648.5有效
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边辉;兰尧尧;孙朝亮;郝居正;张玉坤;翟飞阳
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燕山大学
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2022-02-28
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2022-11-22
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A61H1/02
- 本发明涉及一种多体位开放式下肢康复机器人,其包括底座单元、腿部支架单元、脚踏板单元、座椅单元和人体减重调节单元,腿部支架单元对称设于底座单元两侧,脚踏板单元设于腿部支架单元上,座椅单元设于底座单元的座椅支撑架上,且座椅单元中靠背上设有人体减重调节单元。本发明腿部支架单元设置于座椅的两侧,避免了患者在康复训练过程中人体与机械腿的干涉,且通过腿部腿与脚踏板的协调运动,使得腿部腿末端工作轨迹多样,大大增加了患者康复训练的工作空间,同时脚踏板上设有压力传感器,可以实时动态反馈调节,以达到减重力恒定的效果,此外该机器人还可以实现患者在不同姿态下的康复训练,具有运动平稳、承载力大、安全性高等优点。
- 体位开放式下肢康复机器人
- [发明专利]一种基于多模态信息的光场深度估计方法-CN202110075849.5有效
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朴永日;张淼;吉新新;张玉坤
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大连理工大学
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2021-01-20
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2022-10-11
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G06T7/50
- 本发明公开了一种基于多模态信息的光场深度估计方法,包括:使用基于微透镜阵列的光场相机采集光场图像数据,得到四维光场图像阵列,提取其中最中心的一个视角图像作为中心视图,并导出一组焦点切片作为焦点堆栈,进行数据扩容;构建卷积神经网络,将焦点堆栈和对应中心视图作为网络模型的输入,得到焦点堆栈流的输入张量和中心视图流的输入张量;训练构建的卷积神经网络;利用训练好的神经网络在光场测试集上进行测试,并在手机采集的实际聚焦切片上进行验证。本发明提供的光场深度估计方法能够充分利用光场多模态信息,在光场数据集上实现更加准确的深度估计;获得的深度信息更加完整、边缘更加清晰;可实现于普通消费级手机端的实际应用。
- 一种基于多模态信息深度估计方法
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