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公开(公告)号:CN116128681A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202310080877.5
申请日:2023-01-30
Applicant: 上海大风实验室设备有限公司 , 东华大学
IPC: G06Q50/20 , G09B19/00 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种中学氧气制取实验智能评分系统,属于智慧教育领域,研发了可配置性实验评分模块,实验评分模块根据考生的实验步骤、动作以及实验结果进行逻辑判断,最后根据判断结果决定得分,解决了现有技术中一个老师同时能顾及的学生人数有限,且不同老师的评分标准存在差异性,由于不同老师评估的差异性带来的不公正问题的问题;通过改进的YOLOv3算法,结合教育部下发的考试规范制定实验评分算法,实现中学氧气制取实验的智能评分,有效提高了评阅速度以及评分的准确性。
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公开(公告)号:CN116310118A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310268517.8
申请日:2023-03-17
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多角度深度相机的三维人体重建装置及配准重建方法,相比传统三维人体重建设备,本装置操作便捷;针对传统的ICP算法以及基于深度学习的方法在低重叠情况下配准效率低的问题,使用有代表性的重叠点进行配准,通过点特征和全局特征之间的信息交互预测点重叠分数,采用点云变换器来丰富点的特征,并根据特征估计相似度矩阵,获得有代表性的重叠点,并从源点云中去除非代表性的点,采用加权的SVD来估计变换矩阵,最终计算出精确的变换矩阵,将各角度点云两两配准,得到完整的人体点云。最终重建出的融合颜色信息的三维人体模型与真实人体形状相符,重建结果无需进行额外后处理,可用于个性化服装定制、虚拟试衣等应用。
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公开(公告)号:CN116030498A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202310079683.3
申请日:2023-01-17
Applicant: 东华大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/277 , G06T7/73 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种面向虚拟服装走秀的三维人体姿态估计方法,使用改进的卡尔曼滤波对输入图像进行预处理;设计一种基于HRNet‑W32的高分辨率二维人体姿态估计网络,使用二维标准数据集对该网络进行训练,利用其估计三维数据集中RGB图像对应的二维人体姿态;构建一个基于残差连接和注意力机制,同时结合语义信息的图卷积三维回归网络,以二维人体姿态估计网络估计的人体姿态作为输入,以对应的三维人体姿态实际值为标签,对三维回归网络进行训练;串联两个训练好的网络最终得到三维人体姿态估计模型。同其它三维人体姿态估计方法相比,在三维标准数据集上,本发明实现了更为精确的三维人体姿态估计。
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