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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
IPC: G09B5/02 , G09B23/24 , G06F16/738 , G06F16/78
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。
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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
IPC: G06K9/00
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。
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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
IPC: G06T7/00
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。
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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
CPC classification number: G06K9/00355 , G06F3/017 , G06K9/00389 , G06K9/342 , G06K9/6256 , G06K9/6262
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。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
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
IPC: A01M7/00
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。
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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。
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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
IPC: G06F3/0487 , G06K9/00
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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公开(公告)号：CN106295463A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510249327.7
申请日：2015-05-15
Applicant: 济南大学
Inventor： 冯志全
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明的一种基于特征值的手势识别方法，首先构建手势数据库，选取m种手势，每种手势选取n幅手势图像，找出每幅手势图像中的四个特征值，存储在手势数据库中；然后在视频流中连续选取K帧待识别手势图像，采用相同的方法实时计算出每帧待识别图像的四个特征值进行比对。本发明的有益效果是：改善手势识别的识别率，并且对于手势的旋转、缩放和平移可以进行有效识别。
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公开(公告)号：CN105933714A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610247833.7
申请日：2016-04-20
Applicant: 济南大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/577
CPC classification number: H04N19/597 , H04N19/577
Abstract: 本发明公开了一种基于深度引导扩展块匹配的三维视频帧率提升方法，包括：对视频帧进行基于图像块的双向运动估计，利用估计得到的运动向量进行补偿得到初始深度插入帧根据初始深度插入帧，计算插入帧中每个深度图像块的二维结构张量，根据二维结构张量将图像块分成边缘图像块和非边缘图像块；将边缘图像块分成子块，利用基于深度信息引导的扩展块匹配方法估计每个子块的运动向量；以图像块为单位，对非边缘图像块和边缘图像子块进行适应性运动补偿，实现插入帧的重建。本发明有效的解决了三维视频帧率提升中插入帧前景物体边缘模糊的问题。
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