专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于机器视觉的动作检测计数系统及其方法-CN202310936247.3在审
  • 徐雪菲;蒋雨皓;周恒毅 - 上海电机学院
  • 2023-07-27 - 2023-10-27 - G06V40/20
  • 本发明涉及一种基于机器视觉的动作检测计数系统及其方法,该系统包括摄像头、人体姿态估计模块、动作分类模块和计数器,该方法包括:摄像头实时采集画面内包含用户完整头部的图像、并传输至人体姿态估计模块;人体姿态估计模块从接收的图像中提取出人体关节点位置信息,包括33个关键点坐标数据;根据人体关节点位置信息,由动作分类器对应计算各关节点之间距离,以确定出当前动作;计数器通过对当前动作的置信度进行阈值检测,输出得到用户执行当前动作的次数。与现有技术相比,本发明能够实时准确高效地对用户运动健身动作进行检测及计数,提升智能运动健身的监督性和自检性。
  • 一种基于机器视觉动作检测计数系统及其方法
  • [发明专利]基于上半身姿态估计的面板装配关键动作识别方法-CN202111499126.4有效
  • 朱美强;高顺;梁健;鹿朋;李明 - 中国矿业大学
  • 2021-12-09 - 2023-01-24 - G06V40/20
  • 本发明涉及一种基于上半身姿态估计的面板装配关键动作识别方法,其包括如下步骤:构建用于对面板装配环节中装配人员检测的目标检测模型;构建用于对人体上半身骨骼关键点姿态识别的HRnet姿态估计模型,利用所构建的HRnet姿态估计模型确定当前装配人员的上半身骨骼关键点相应的坐标;构建用于对面板装配环节装配动作识别的ST‑GCN动作识别网络,根据连续N帧面板装配动作图像中上半身骨骼关键点相应坐标,利用ST‑GCN动作识别网络识别并输出当前装配人员的面板装配动作的类型。本发明能够适应工厂环境下的特殊应用场景,较好实现对显示面板装配关键动作的实时识别,提高面板装配的效率以及可靠性。
  • 基于上半身姿态估计面板装配关键动作识别方法
  • [发明专利]一种基于姿态估计动作检测的动作活体识别方法-CN202010736220.6在审
  • 吕文勇;王小东;赵小诣;程序 - 成都新希望金融信息有限公司
  • 2020-07-28 - 2020-10-30 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于姿态估计动作检测的动作活体识别方法,涉及生物识别技术领域,该方法通过让用户配合做动作去识别真人和攻击,动作指令集是随机的,能更准确的判断用户是否为活体;在做活体之前,为了提高真人的一次性通过率,对用户做了光线识别、人脸在圈内识别、人脸正对屏幕识别和人脸遮挡识别;采用姿态估计PSECNN模型估计出用户的俯角、偏角和转角,对用户做摇头、点头和抬头识别,从而准确的识别用户的头部动作;在识别眨眼和张嘴动作时,采用MCNN模型和ECNN模型替代了主流的基于特征点的检测,从而精度上保证了眨眼张嘴的识别率;活体检测中,动作指令随机,需满足动作动作顺序准确,且做了防翻拍识别,安全性更高。
  • 一种基于姿态估计动作检测活体识别方法
  • [发明专利]优势估计方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110540754.6有效
  • 李小双;王晓;黄梓铭;王飞跃 - 中国科学院自动化研究所
  • 2021-05-18 - 2023-05-09 - G06N5/00
  • 本发明提供一种优势估计方法、装置、电子设备和存储介质,其中方法包括:获取当前环境状态;将当前环境状态输入至优势估计模型中,得到优势估计模型基于当前环境状态进行优势估计得到的优势动作;其中,优势估计模型是基于示教数据集,以及行为克隆模型训练得到的;示教数据集包括样本环境状态及其对应的样本动作,行为克隆模型是基于示教数据集训练得到的。本发明基于示教数据集和行为克隆模型训练优势估计模型,通过自适应的行为克隆模型,充分利用示教数据,自动挖掘历史示教数据中的专家经验,避免不完善的示教数据可能带来的不利影响,增强优势估计模型的优势估计性能,提高复杂场景下的优势估计准确性。
  • 优势估计方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种人眼视线估计方法、装置及视线估计系统-CN202010871924.4有效
  • 叶润春;潘之玮 - 杭州海康威视数字技术股份有限公司
  • 2020-08-26 - 2023-02-03 - G06F3/01
  • 本申请实施例提供了一种人眼视线估计方法、装置及视线估计系统,通过获取图像采集设备采集的人脸图像及该人脸图像的成像状态,若成像状态未达到预设状态,则基于预先训练的调焦策略,确定成像状态对应的调焦动作,基于调焦动作,对图像采集设备进行调焦,并返回执行获取图像采集设备采集的人脸图像及该人脸图像的成像状态的步骤,直至成像状态达到预设状态,利用预设的人眼视线估计方法,对人脸图像进行人眼视线估计,得到人眼视线估计结果。通过对图像采集设备进行调焦,使得图像采集设备采集到的人脸图像的成像状态满足人眼视线估计需求,因此对人脸图像进行人眼视线估计可得到更为精准的人眼视线估计结果,提高了人眼视线估计的精度。
  • 一种视线估计方法装置系统
  • [发明专利]空气调节机-CN201310058125.5有效
  • 粟野真和;能登谷义明;饭塚义典;松岛秀行;上田贵郎 - 江森自控日立空调技术(香港)有限公司
  • 2013-02-25 - 2016-11-23 - F24F1/00
  • 本发明提供识别室内者的动作并使其反映于空气调节控制的空气调节机。本发明的空气调节机具备:摄像单元(120),其对设置室内机的室内进行摄像;人体检测部(131),其基于从摄像单元(120)输入的图像信息,来检测人体的位置;动作类别估计部(136),其关于由人体检测部(131)检测的各人体,提取包含实际空间中的左右方向的移动幅度、纵深方向的移动幅度、以及上下方向上的脸的位置在内的信息,且关于给定时间内所取得的所述图像信息,判定所述信息是否满足给定条件,根据该判定结果来估计人体的动作类别;以及驱动控制部(137),其根据由动作类别估计部(136)估计动作类别来变更空气调节控制。
  • 空气调节
  • [发明专利]一种基于深度学习的运动员行为质量评估方法-CN202111193385.4在审
  • 张立华;王顺利;杨鼎康;邝昊鹏 - 复旦大学
  • 2021-10-13 - 2022-01-28 - G06V40/20
  • 本发明涉及一种基于深度学习的运动员行为质量评估方法,基于的评估系统包括人体跟踪单元、人体姿势估计单元、动作序列特征提取与增强单元,得分预测单元和显示单元;视频输入至人体跟踪单元,对视频的各帧进行目标检测,得到各帧的检测框作为跟踪结果,在显示单元对跟踪结果进行可视化;人体姿势估计单元获取跟踪结果,对各帧中运动员的姿势进行估计,得到关键点信息作为姿势估计结果,在显示单元对姿势估计结果进行可视化;动作序列特征提取与增强单元以视频、跟踪结果和姿势估计结果作为输入,进行特征提取、特征增强和特征融合后得到视频特征;得分预测单元以视频特征为输入,进行全动作流程质量评估和阶段性行为质量评估。
  • 一种基于深度学习运动员行为质量评估方法
  • [发明专利]信息处理程序和信息处理方法-CN201580074534.1有效
  • 仓林修一 - CY游戏公司
  • 2015-10-30 - 2020-03-27 - G06F3/0484
  • 控制单元(30)在运行包括与输入事件的预定序列所表示的预定命令相对应的多种类型的动作的游戏的情况下执行功能。输入检测单元(31)检测基于使物体与触摸屏(40)接触或接近的操作的输入事件。估计单元(32)基于输入检测单元(31)的检测结果的历史将多种类型的命令中的被估计为输入命令的命令决定为估计命令。显示控制单元(33)执行控制以使与估计命令有关的图像显示在触摸屏(40)上。命令确定单元(34)在估计命令满足预定条件的情况下将估计命令确定为输入命令。动作执行单元(35)执行与所确定出的输入命令相对应的动作
  • 信息处理程序方法
  • [发明专利]一种基于信道状态信息的人员动作识别和位置估计方法-CN202010959523.4有效
  • 颜俊;万凌鹏;曹艳华 - 南京邮电大学
  • 2020-09-14 - 2022-07-26 - H04W64/00
  • 本发明揭示了一种基于信道状态信息的人员动作识别和位置估计方法。离线阶段,利用目标在不同参考位置点上进行不同的动作,接收WiFi信号的CSI;然后根据CSI测量值幅度的时域,空域和频域信息构建CSI图像,形成关联CSI图像的动作识别训练数据集和位置估计训练数据集;最后利用卷积神经网络CNN进行基于动作的分类学习,得到动作分类模型;使用CNN提取CSI图像两轴位置上的深度特征信息,利用支持向量机SVM进行回归学习,分别得到基于两轴位置的回归函数。在线阶段,将接收到的CSI测量值构建CSI图像,利用动作分类模型估计目标动作;同时提取CSI图像两轴位置上的深度特征信息,利用回归函数计算出目标位置。本方法定位精度和动作识别率高,结构简单且成本低。
  • 一种基于信道状态信息人员动作识别位置估计方法

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