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[发明专利]一种手势交互式智能座椅调节方法和系统-CN202210463574.7有效
发明人：孙拓;何映呈;叶晓明;余珩;吴小龙 -专利权人：东风汽车集团股份有限公司
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： B60N2/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种手势交互式智能座椅调节方法和系统，其用于在驻车状体下实现驾驶员通过手势主动调节汽车座椅，包括采集识别驾驶员的手部外轮廓特征数据，比对手部外轮廓数据与预先存储的标准手部外轮廓特征数据，当两者匹配时，进一步采集驾驶员的手部运动路径数据，基于手部运动路径数据确定驾驶员的调整需求，根据确定的调整需求生成控制指令，汽车座椅基于生成的控制指令实现主动调节。
一种手势交互式智能座椅调节方法系统

[发明专利]基于级联并行卷积神经网络的多手姿态关键点估计方法-CN202110056105.9有效
发明人：李斌;李红颖;彭进业;范建平;乐明楠;张薇;刘宇馨 -专利权人：西北大学
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于级联并行卷积神经网络的多手姿态关键点估计方法，包括：获取公开数据集手势图片和标签文件，对于所述手势图片进行多手关键点标签补齐，制得多手手势数据集；基于公开数据集和所述多手手势数据集，搭建多手目标检测网络，用于通过训练实现对图像中多手目标检测；针对同样的手势图像数据集及手势的关键点标签搭建手部姿态关键点估计网络，用于通过训练实现对图像中手部姿态关键点估计；将多手目标检测网络检测多目标中心点的坐标输出，作为手部姿态关键点估计网络的前端作为输入的一部分；利用手部姿态关键点估计网络进行训练，得到模型，从而实现对图像中多手姿态关键点估计。提高了多手手部关键点估计速度和识别准确率。
基于级联并行卷积神经网络姿态关键点估计方法

[实用新型]一种基于大数据平台的智能拐杖-CN201520417892.5有效
发明人：李喆;蔡丰龙 -专利权人：上海福理信息科技有限公司
申请日： 2015-06-17 - 公布日： 2016-01-20 - 主分类号： A45B3/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基于大数据平台的智能拐杖，所述杖身的上端设有把手部，把手部向后突出，把手部前端形成向前突出的拐头部，把手部的腔体内形成电池盒，把手部的上表面设有电池盖，上述拐头部的下部设有超声波装置通过智能拐杖，对人体的定位信息等数据进行采集，并通过外接设备收集人体血压、血氧、血糖等数据，再通过GPRS传输模块上传至云平台，形成大数据。云平台可对大数据通过算法进行分析处理，并结合气候、睡眠质量、身体基本情况等因素，得到人体疾病可能性预测。
一种基于数据平台智能拐杖

[实用新型]一种智能手脚锻炼器-CN201621157618.X有效
发明人：胡时辉;吴万德;吴万鹏 -专利权人：南京万德游乐设备有限公司
申请日： 2016-11-01 - 公布日： 2017-05-17 - 主分类号： A63B22/08 文献下载
摘要：本实用新型公开一种智能手脚锻炼器，包括立柱，脚部锻炼组件，手部锻炼组件，手部摇臂和脚部摇臂上还各设置有一个智能检测组件，所述智能检测组件包括传感器、计数器、检测电路和输出单元，所述传感器分别检测所述手部摇臂和脚部摇臂的转动状态并发出启动信号，所述计数器接收启动信号计算所述手部摇臂或脚部摇臂的转动次数并传输给检测电路，所述检测电路存储数据，并通过所述输出单元向用户传输数据。本实用新型的手脚锻炼器锻炼者在锻炼过程中或锻炼结束后，需要查看运动数据时，检测电路通过输出单元将手部摇臂和脚部摇臂的转动数据传输给锻炼者，方便锻炼者随时查看目前的运动数据，建立科学的运动习惯。
一种智能手脚锻炼

[发明专利]一种基于增强现实的戒指2D在线实时试戴方法及系统-CN201610859170.4在审
发明人：陈国栋;高聪;兰敏超;杨志伟;刘波 -专利权人：福州大学
申请日： 2016-09-29 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于增强现实的戒指2D在线实时试戴方法及系统，该方法具体包括以下步骤步骤S1摄像头采集用户的手部图像，采用一图像预处理模块对采集到的手部图像进行预处理；步骤S2经过预处理的手部图像经过一肤色识别模块将与手部无关的图像信息滤除，提取初步的手部轮廓数据；步骤S3经过初步提取的手部轮廓数据进入一手指识别模块，所述手部识别图像提取完整的手部轮廓，并确定戒指在手指上的试戴位置；步骤S4采用一戒指试戴模块对用户的手部进行虚拟戒指试戴。
一种基于增强现实戒指在线实时方法系统

[发明专利]一种基于轻量化深度学习网路的手部穴位识别方法-CN202211329098.6在审
发明人：许紫妍;李旦;尹建君 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： A61H39/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轻量化深度学习网路的手部穴位识别方法；该方法包括以下步骤：S1：图像采集，实时采集手部数据；S2：基于传统图像处理的方法，识别出手掌区域以及手心区域；S3：将识别出的手掌区域数据输入到基于深度学习的手部穴位识别模型中，手部穴位识别模型总共输出16个手部穴位点以及2个手部穴位区；其中：所述基于深度学习的手部穴位识别模型为基于mobilenetv3的超轻量化模型，其通过对主干网络mobilenetv3模型进行知识蒸馏和量化处理得到本发明基于轻量化深度学习网络和几何空间计算等方法，最终得到手部的各个手部关键点穴位点，相较于传统穴位识别方法，在精度和速度上有显著的提升。
一种基于量化深度学习网路穴位识别方法

[发明专利]一种手势识别方法、系统、计算机设备以及可读存储介质-CN202210717218.3在审
发明人：曾庆田;宋戈;王通;段华;曲祥雯 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：该方法通过创建一个基于MLP和CNN的手势识别模型，便于使用手势图片以及手部关键点特征数据作为混合输入，使得机器学习模型能够从手势图片以及手部关键点数据中获取和识别特征，本发明模型为通过输入手势图像和对应手部关键点特征数据来识别手势的多输入融合深度网络模型，该手势识别模型充分结合了MLP和CNN两种不同网络以及手势图片和手部关键点特征数据两种数据的优点，以提高手势识别网络的整体性能，有效地解决了当前手势识别中精度低、实时性差、鲁棒性差的问题，在模型中同时输入手势图片和手部关键点特征数据
一种手势识别方法系统计算机设备以及可读存储介质

[发明专利]图像数据处理方法、设备、介质及产品-CN202211459022.5在审
发明人：熊文涛 -专利权人：元气森林（北京）食品科技集团有限公司
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种图像数据处理方法、设备、介质及产品，所述方法包括：获取由陈列柜采集的待处理图像数据；对多张待处理图像中每张待处理图像的目标图像区域中的手部进行识别；根据手部识别结果在多张待处理图像中确定多张目标图像，并获取多张目标图像中任两张相邻的目标图像对应的手部移动距离；根据手部移动距离对多张目标图像进行抽帧，以获取多张抽帧目标图像。该技术方案能够在尽量减少多张抽帧目标图像的数量的前提下，确保基于抽帧得到的图像数据也能够得到较为连贯的手部移动轨迹，降低了需处理的图像数据的数据量，并且有助于提高确定从陈列柜中被移出或移入的物品的准确率，从而降低了数据处理成本，改善了用户体验。
图像数据处理方法设备介质产品

[发明专利]机动车驾驶员手部动作感知系统、培训系统和培训方法-CN202111319664.0有效
发明人：马宏;段桂江 -专利权人：易显智能科技有限责任公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G09B9/052 文献下载
摘要：本发明公开了一种机动车驾驶员手部动作感知系统、培训系统和培训方法，数据获取模块在机动车驾驶员发生手部动作并触摸机件时进行标注，形成初始机件识别数据集；数据预处理模块对初始机件识别数据集进行预处理，形成增强机件识别数据集；机件识别模型构建模块根据增强机件识别数据集，构建反映手部动作对机件进行操作的机件识别模型。能够形成准确反映机动车驾驶员手部动作结合其对于机件进行操作的机件识别模型，从而可以用作机动车驾驶员培训，避免机动车驾驶员产生不良的驾驶行为，即使是正式拿证的机动车驾驶员，在实习期间或新手期内可用上机动车驾驶员手部动作感知系统
机动车驾驶员动作感知系统培训方法

[发明专利]基于多尺度特征融合网络的二维手部姿态估计方法及系统-CN202211503735.7在审
发明人：吴锦涛;吴晓军;钟健平 -专利权人：深圳市龙华区龙为小学;哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征融合网络的二维手部姿态估计方法及系统。方法包括：收集原始手部单张彩色图像组成数据集并进行预处理；对训练集进行数据扩充处理；构建基于二维高分辨率热力图的多尺度特征融合网络，用于进行二维手部姿态估计；训练所述多尺度特征融合网络；以及将待估计手部单张彩色图像送入训练完成后的所述多尺度特征融合网络中获得预测的手部关节点的二维手部姿态本发明方法采用二维高分辨率热力图提供了更准确且丰富的邻近区域手部关节点之间的相对位置信息，并将不同尺度的手部姿态特征加以融合，能够有效地提高对二维手部关节点的检测准确度，提升目前二维手部姿态的估计效果和性能水平
基于尺度特征融合网络二维姿态估计方法系统

[发明专利]一种用于手势识别的数据库建立方法-CN201710174434.7有效
发明人：邵碧尧;颜成钢;王雁刚;谢益峰;李宁;项露萱 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2017-07-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于手势识别的数据库建立方法。本发明步骤如下：步骤1、从网络上收集关于单只手的RGB手部图片，构建数据库；步骤2、对数据库中的图片统一尺寸；将原始数据统一到一个标准尺寸N*M，并对每张手部图片进行命名，图片文件名称为“hand+序号”；步骤3、获取数据库中统一尺寸后的手部图片中手的各个节点的坐标数据；步骤4、将步骤2统一尺寸后手部图片和步骤3获取的坐标数据通过转换模块转换成深度学习框架能够直接使用的数据类型。本发明具有较好的适用性和鲁棒性，为手势识别提供了坚实的数据基础，旨在解决手势识别问题，推动人工智能的发展。
一种用于手势识别数据库建立方法

[发明专利]跟踪手部/身体姿势-CN201580050962.0有效
发明人： J·D·J·朔顿;C·科斯金;J·J·泰勒;T·夏普;S·伊扎迪;A·W·菲兹吉邦;P·科利;D·P·罗伯特森 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2015-09-16 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：描述了跟踪来自图像数据的手部或身体姿势，以例如控制游戏系统、自然用户接口或用于增强现实。在各种示例中，预测引擎取得图像数据的单个帧，并且预测图像数据中所描绘的手部或身体的姿势上的分布。在示例中，随机优化器具有其迭代地提炼的手部或身体的候选姿势池，并且来自所预测的分布的样本用于替换池中的一些候选姿势。在一些示例中，来自池的最佳候选姿势被选择作为当前跟踪的姿势并且选择过程使用手部或身体的3D模型。
跟踪身体姿势

[发明专利]一种基于三维空间定位的搜索方法及家教设备-CN201910030731.3有效
发明人：徐杨;饶盛添 -专利权人：广东小天才科技有限公司
申请日： 2019-01-14 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于三维空间定位的搜索方法及家教设备，该方法包括：家教设备在用户手部在练习教材当前页面进行操作时，利用摄像头的人体红外线透光装置检测人体红外线以获得手部原始图像数据；以手部原始图像数据为依据进行三维建模，生成手部三维位移数据，并根据手部三维位移数据定位用户手部在练习教材的当前页面上的操作位置；当利用摄像头的人体红外线透光装置未检测到人体红外线时，控制摄像头拍摄练习教材的当前页面，获得当前页面图像；从当前页面图像识别操作位置对应的教材内容
一种基于三维空间定位搜索方法家教设备

[发明专利]一种护士透视眼装置-CN201010146609.1无效
发明人：刘忠毅;罗斯 -专利权人：刘忠毅;罗斯
申请日： 2010-04-08 - 公布日： 2010-09-01 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种护士透视眼装置，包括：静脉灯、CMOS摄像头、主控制器及显示器和固定装置；CMOS摄像头和显示器分别与主控制器数据连接；固定装置固定静脉灯、CMOS摄像头、主控制器及显示器；静脉灯发出波长420-460毫米的可见光照射手部血管，CMOS摄像头摄取手部血管的图像并传输给主控制器，主控制器对手部血管的图像进行数据处理后输出手部静脉血管的图像，并通过显示器进行显示。本发明的护士透视眼装置，其通过波长420-460毫米的可见光照射手部血管，实现对手部血管图像的摄取，并对该摄取的图像进行数据处理后输出手部静脉血管的图像送到显示器进行显示，以辅助护士看清手部静脉血管，提高穿刺成功率
一种护士透视装置

[发明专利]基于深度数据的手部姿势估计和追踪方法-CN201910447174.5有效
发明人：杨梦婷;姚璜;魏艳涛;张羽 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2019-05-27 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度数据的手部姿势估计与追踪方法，通过深度传感器得到的手部深度图像利用变分自动编码器(VAE)与生成对抗网络(GAN)结合的半监督手部姿势估计方法得到手部参数估计，然后利用基于符号距离函数(SDF)的手势跟踪方法得到手部动作参数化时间序列数据。可以在少量标记样本和大量非标记样本约束下得到精度较高的手势估计结果和鲁棒性较好的手部快速跟踪并且可以节约计算资源和时间。
基于深度数据姿势估计追踪方法

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