一种基于增强现实的手势识别方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN109993135A

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201910274142.X

    申请日:2019-03-29

    Applicant: 济南大学

    Inventor: 冯志全 肖梦婷

    Abstract: 本申请公开了一种基于增强现实的手势识别方法、系统及装置,该方法包括:获取人手的手势深度图和手势深度信息,将手势深度图分为训练集和测试集,将训练集和测试集中的手势深度图剪切为大小相等的n个单元,利用DTW算法对两个集合中的动态视频帧进行优化,建立一双结构网络识别模型,然后将测试集输入至该识别模型中进行测试,获取手势识别结果;在增强现实环境中,根据手势深度信息和该识别模型,对手势进行识别。该系统包括:信息获取模块、集合分类模块、剪切模块、优化模块、识别模型建立模块、测试模块和识别模块。该装置包括处理器以及与其通信连接的存储器。通过本申请,能够有效提高手势识别的实时性和手势识别率,从而提高用户体验。

    一种虚拟α粒子散射实验系统

    公开(公告)号:CN109920315A

    公开(公告)日:2019-06-21

    申请号:CN201910248072.0

    申请日:2019-03-29

    Applicant: 济南大学

    Inventor: 冯志全 袁杰

    Abstract: 本申请公开了一种虚拟α粒子散射实验系统,该系统主要包括:实验模型模块、倾角传感器、角度传感器模块、通讯模块和呈现模块,实验模型模块设置于角度传感器模块上,倾角传感器与实验模型模块连接,倾角传感器和角度传感器分别通过通讯模块与呈现模块通信连接。通过该实验系统,有利于提高实验的准确性和实验效率,还能够降低实验条件,有效解决偏远地区无法进行α粒子散射实验的问题,有利于提高实验系统适用范围,便于推广使用。

    一种用于虚拟实验的容器套件及其应用

    公开(公告)号:CN109545002A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811477795.X

    申请日:2018-12-05

    Applicant: 济南大学

    Inventor: 冯志全

    CPC classification number: G09B5/02 G09B23/24

    Abstract: 本发明提供了一种用于虚拟实验的容器套件及其应用,属于实验设备领域。该套件包括:容器模型,在所述容器模型的外壁上设置有触摸屏显示器、电子芯片;在所述容器模型的入口边沿设置有多个传感器;所述触摸屏显示器、传感器分别与电子芯片连接;在所述容器模型的底部或侧面设置有声音传感器,所述声音传感器与电子芯片连接;在所述容器模型的底部隔离出一个封闭的空间,所述封闭的空间位于所述声音传感器的一侧;在所述封闭的空间内设置有小球;所述小球能够在所述封闭的空间内自由运动。利用本发明可以精准感知用户的操作过程并实时呈现与反馈;而且可以自由改变实验参数,进行不同参数下的科学实验;用虚拟容器模型就可以得到真实的用户体验。

    一种多模态手势的识别方法

    公开(公告)号:CN109543644A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811455224.6

    申请日:2018-11-30

    Applicant: 济南大学

    Inventor: 冯志全 郭小沛

    Abstract: 本发明提供了一种多模态手势的识别方法,属于手势识别领域。该多模态手势的识别方法利用数据手套和Kinect采集手势的数据,然后对采集到的数据进行预处理得到手势的曲线,最后利用手势的曲线特征进行手势识别。本发明方法利用每一段曲线对整条曲线的贡献程度即其波动程度的大小,给予其分配不同的权重,有效提高了易混淆的相似手势或不规范手势的识别正确率,同时在鲁棒性和适用性方面较传统的距离方法有了重大提高。

    基于融合特征和时空连续性判定规则的CME检测方法

    公开(公告)号:CN106127754B

    公开(公告)日:2019-03-08

    申请号:CN201610450612.X

    申请日:2016-06-21

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于融合特征和时空连续性判定规则的CME检测方法,该方法结合CME事件连续两帧之间的时空连续性,根据图像的灰度统计特征和纹理特征利用基于ELM的分类器对日冕观测图像进行识别,检测图像中是否存在CME。本发明的有益效果是:本发明建立了多特征融合CME检测模型,避免了根据单一特征检测CME的误差,同时也避免了日冕观测图像中的噪声部分和CME发生区域发生混淆造成的误判,检测准确度高,检测效率高。

    一种动静态融合的多态手势识别方法

    公开(公告)号:CN109086664A

    公开(公告)日:2018-12-25

    申请号:CN201810681989.5

    申请日:2018-06-27

    Applicant: 济南大学

    Inventor: 冯志全 周晓燕

    Abstract: 本发明提供了一种动静态融合的多态手势识别方法,属于交互式教学领域。该动静态融合的多态手势识别方法包括:(1)利用Kinect持续捕捉用户做出的手势序列;(2)对捕捉到的手势序列进行动静态融合处理,得到动静态融合的样本序列;(3)对所述动静态融合的样本序列进行归一化尺寸处理,得到训练样本;(4)将所述训练样本输入到训练好的深度学习模型中进行识别得到识别结果。利用本发明方法提高了多态手势的识别率以及鲁棒性,使整个交互式教学界面更好地为智能教学系统服务。

    多种手势对应同一交互命令的柔性映射交互算法

    公开(公告)号:CN109032355A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201810845774.2

    申请日:2018-07-27

    Applicant: 济南大学

    Inventor: 冯志全 乔宇

    CPC classification number: G06F3/017 G06K9/00355

    Abstract: 本发明涉及一种多种手势对应同一交互命令的柔性映射交互算法,包括以下步骤,a.设计交互界面并选择交互手势;b.确定对应同一交互命令的多种手势;c.多种手势对应同一语义的柔性映射交互算法,包括以下分步骤,c‑1.获取手势信息和手势识别结果;c‑2.柔性映射交互算法,柔性映射交互模型,F(Xij)=yi(i=1,2,…,k1 j=1,2,…,k3)(10)。本发明能够很好的解决在与智能教学界面交互过程中遇到的手势识别错误导致智能教学界面变化错误和手势不识别两个问题,并且该柔性映射交互算法是一个符合人类日常交互习惯的交互算法,能够显著地减少用户的交互负荷的有益效果。

    一种新型果园施药机
    78.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107646822A

    公开(公告)日:2018-02-02

    申请号:CN201711123758.4

    申请日:2017-11-14

    Applicant: 济南大学

    CPC classification number: A01M7/0042 A01M7/0089

    Abstract: 本发明公开了一种新型果园施药机,该装置由拖拉机牵引,主要由机架总成、药泵总成、药桶、喷雾装置、药液监测控制系统及药泵电动机和蓄电池组组成,喷雾装置由丝杠螺母平台、支架总成及喷嘴组成,机架底盘上设置有丝杠螺母平台,丝杠螺母平台设置有对称分布的两个工作平台,两个工作平台上各固接有一个主支架,主支架上套接有副支架,副支架上连接有横向支架,横向支架两端各连接有一个挂架,挂架上设有多个喷嘴固定环及两个摄像头,喷嘴由喷嘴固定环固定,喷嘴内腔通过药管依次与药泵总成和药桶连接,摄像头收集两侧果树信息,将信息传递至操控平台,操控平台通过控制第一电磁阀及第二电磁阀的启闭实现精准施药功能。

    基于Hausdorff距离的动态手势识别方法

    公开(公告)号:CN107229921A

    公开(公告)日:2017-10-03

    申请号:CN201710432453.5

    申请日:2017-06-09

    Applicant: 济南大学

    CPC classification number: G06K9/00355 G06F3/017

    Abstract: 本发明公开了一种基于Hausdorff距离的动态手势识别方法,首先将手势关节运动数据利用最小二乘法进行曲线拟合,而后进行的识别是通过计算待识别的手势数据与样本库中已有的数据之间的Hausdorff距离从而达到识别的目的,因之前进行了曲线拟合过程,且相同手势的曲线形状大致是相同的,这就将手势识别问题转换为相似曲线的识别问题。本发明将复杂的手势识别问题简化,具有计算量小、识别率高等优点。

    一种智能虚拟装配动作识别方法

    公开(公告)号:CN104932804B

    公开(公告)日:2017-03-29

    申请号:CN201510347010.7

    申请日:2015-06-19

    Applicant: 济南大学

    Inventor: 冯志全 梁丽伟

    Abstract: 本发明提供了一种智能虚拟装配动作识别方法,属于虚拟装配领域。该方法根据场景模型中的任务编号和当前操作编号,确定场景中的当前操作物体;对用户的动作进行识别得到用户动作识别结果;将当前操作物体的操作属性及用户动作识别结果当作事实,遍历专家系统的规则库,寻找与规则前提匹配的规则,推理出结论,即用户的操作意图。

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