[发明专利]基于深度学习的航天员操作设备状态识别方法在审
| 申请号： | 202210055653.4 | 申请日： | 2022-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN114494594A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 何宁;许振瑛;晁建刚;张炎 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军63919部队 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06T17/05;G06T19/00;G06T7/70;G06T5/40;G06V10/77;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京丰浩知识产权代理事务所(普通合伙) 11781 | 代理人： | 李学康 |
| 地址： | 100094 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的航天员操作设备状态识别方法，其具体包括：对航天员空间操作场景进行重建与匹配；采用空间感知方法，对航天员所操作设备进行特征提取与筛选；采用深度学习方法，对航天员所操作设备进行状态识别。对在空间操作场景中的航天员进行定位，并获取其观察视角，确定航天员所操作设备，采用基于SLAM的三维重构方法等比例构建空间操作场景三维模型，采用基于点云几何特征的场景匹配方法，完成航天员真实操作三维空间场景的匹配。采用卷积神经网络，构建深度学习分类器，实现航天员操作设备状态检测。本发明基于深度学习的航天员空间操作设备状态识别算法，以提高航天员增强现实操作辅助系统智能性和可用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 航天员 操作 设备 状态 识别 方法 | ||
【主权项】：
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