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- [发明专利]一种三维手势生成方法-CN201810633830.6有效
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冯志全;李健
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济南大学
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2018-06-20
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2023-08-18
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G06V40/20
- 本发明涉及一种三维手势生成方法，包括以下步骤:a.利用Kinect中的人体骨骼信息得到人手的深度坐标；b.获取人手区域的深度图像；c.将步骤b中获取的深度图像按照7:3的比例分为训练集和测试集两部分，并在Caffe框架下用CNN对步骤c‑1中的所有训练样本对手腕角度进行训练，得到一个i分类的CNN模型；d.对步骤c‑2中分出的每一类训练样本，随机取4/5的样本对手指j个局部状态再次进行CNN训练；e.对每一帧深度图像利用步骤c和步骤d中训练出的二层分类模型得到手腕状态和手指局部状态，这两种状态共同决定了手势状态；f.对手势状态判断并以此来实现对手势的控制。本发明利用二层分类模型对深度图像的手势状态进行分类，最后提出了控制算法以驱动虚拟手的运动。
- 一种三维手势生成方法
- [实用新型]一种头戴式摄像头架-CN202220106394.9有效
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冯志全
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伍华玲
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2022-01-14
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2023-06-20
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H04N23/50
- 本实用新型公开了一种头戴式摄像头架，包括摄像头，穿戴框架，摄像头设在穿戴框架上，穿戴框架用以将摄像头穿戴在人的头部；鼻托，设在穿戴框架上；光源，设在摄像头或穿戴框架上，光源沿摄像头的轴心方向产生投影。鼻托为可伸缩鼻托。可伸缩鼻托包括鼻托部、伸缩杆，伸缩杆的两端分别与鼻托部、穿戴框架相连接。本装置的鼻托伸置在镜框与鼻梁之间并搭在鼻梁上，不妨碍使用人员佩戴眼镜，使用体验性更好。本装置设置的光源可以在操作场景中产生激光点，通过激光点，操作者可以直观地感知到其眼睛关注的大致位置和范围。
- 一种头戴式摄像头
- [发明专利]一种穿戴式摄像机姿态监控与识别系统及方法-CN202310032255.5在审
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冯志全
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济南大学
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2023-01-10
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2023-05-23
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H04N23/611
- 一种穿戴式摄像机姿态监控与识别系统及方法，系统包括：头戴式穿戴架，摄像头，头戴式微型摄像机，与头戴式穿戴架固定连接，用于获取场景视频信息；投影装置，投影装置向微型摄像机拍摄的同一场景中投影，用于增强信息；通过调整投影装置的光轴方向，使投影图案的中心位置位于头戴式微型摄像机光轴线上；提示模块，当系统发生异常时发出提示；角度感知模块，用于获取头戴式微型摄像机的角度姿态信息，所述角度姿态信息包括：视角θ和仰角ω。本系统解决了采用头戴式摄像机容易出现的拍摄不到或拍摄不全操作场景、头部运动而影响实验评分结果等问题，本系统采用多投影区域技术，实现了对用户行为的精准指引，避免识别到其他不相关的器材。
- 一种穿戴摄像机姿态监控识别系统方法
- [发明专利]一种3D手势鼠标的生成方法-CN201810633829.3有效
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冯志全;曾波涛
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济南大学
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2018-06-20
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2023-04-18
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G06V40/20
- 本发明涉及一种3D手势鼠标的生成方法，包括以下步骤，a.视频输入，采用Kinect获取视频流，根据其手部节点位置获取手部的大致范围，分别提取手部的深度图像和RGB图像；b.特征提取，对于从步骤a中获取的两种图像将分别提取不同的特征用于后续的指尖跟踪；c.特征融合以获得观测模型；d.粒子滤波跟踪，采用的粒子滤波方法过程明细如下：粒子样本集合描述，设粒子集合模型S＝{x,y,vx，vy，wx，wy，a}，在此，wx，wy，均设为固定值d1，a是速度的尺度变换因子，样本集合的更新通过系统状态变化传播方程st＝Ast+wt‑1实现；在本发明中并给出了粒子滤波算法步骤；e.鼠标位置转换。本发明提出了更加有效的特征，并且进行特征融合，再结合角点检测来达到实时精确的跟踪目的的有益效果。
- 一种手势鼠标生成方法
- [发明专利]一种基于多模态交互的虚拟实验系统及方法-CN202010284617.6有效
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冯志全;肖梦婷
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济南大学
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2020-04-13
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2023-04-07
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G06F3/01
- 本申请公开了一种基于多模态交互的虚拟实验系统及方法，该实验系统主要包括输入层、感知与识别层、融合层以及应用层。该方法包括：分别通过视觉通道、触觉通道和听觉通道，采集相应的视觉信息、传感信号以及语音信号；分别对不同通道的信息进行识别；根据识别结果，采用基于决策层面的多模态融合方法，在AR平台上对视觉通道、触觉通道和听觉通道的模态信息所构建的相应向量集进行融合；根据融合结果，采用语音导航、视觉显示以及触觉反馈的方式呈现实验过程和实验结果。通过本申请，能够充分利用多种通道，并采用多模态融合的方法实现实验过程，有利于降低用户操作负荷，提高实验的沉浸感，提高虚拟交互的效率。
- 一种基于多模态交互虚拟实验系统方法
- [发明专利]一种助老陪护机器人的自调优多通道融合方法和系统-CN202011045564.9有效
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冯志全;侯娅
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济南大学
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2020-09-28
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2023-04-07
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G06V10/80
- 本发明提出了一种助老陪护机器人的自调优多通道融合方法和系统，该方法包括以下步骤：获取用户的语音信息、对象信息和手势信息，并进行离散化处理得到听觉集合、视觉集合和手势集合；基于神经网络的自学习功能，将听觉集合、视觉集合和手势集合根据机器人指令知识库进行一次多通道融合，对融合信息进行量化，并输出初始融合算子；对多通道融合进行迭代，在每次迭代时判断输出融合算子的变化、并调整输出的融合信息作为下次迭代的输入，当融合算子不变时迭代终止。基于该方法，还提出了融合系统。本发明使用神经网络的自学习思想以更灵活适应不同的信息表达方式找到最佳的组合模式，提高了助老陪护机器人信息融合的灵活性和鲁棒性。
- 一种陪护机器人自调通道融合方法系统
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