一种基于压力视觉卷积模型的坐姿样本集自动标注方法

    公开(公告)号:CN115661862A

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN202211318914.3

    申请日:2022-10-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于压力视觉卷积模型的坐姿样本集自动标注方法,包括仅依靠压力实现坐姿姿态估计的模型训练系统和基于数值分析的自动标注标签系统,训练系统包括利用压力‑视觉同步采集系统获取坐姿下同步的椅面压力图像和人体姿态的视觉图像,对包含人体姿态的相机图像和椅面压力图像进行预处理,预处理得到人体关键点坐标‑压力图像数据对的数据集,设计并训练基于卷积神经网络的压力‑视觉跨域人体坐姿姿态估计模型,模型输出人体骨骼关键点坐标,自动标注系统是将压力图像输入训练得到的姿态估计模型。本发明目的在于克服现有技术上的不足,避免现在深度学习数据集的收集往往需要采用人工标注,效率低、标准不统一的问题。

    一种基于深度信息三维形貌的粘连花生二维灰度图像分割方法

    公开(公告)号:CN119515901A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411292152.3

    申请日:2024-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息三维形貌的粘连花生二维灰度图像分割方法,涉及图像粘连分割技术领域,包括下述步骤:基于三角测量原理,搭建线结构光成像系统,利用系统逐行采集运行中花生的点云,经拼接获得三维形貌,结合局部表面拟合算法计算点云法向量与曲率,以法向量和曲率为特征利用区域生长分割算法进行三维分割,随后采用滚球法提取单个花生模型的二维轮廓,建立搜索模板,对粘连图像实施多尺度特征匹配实现区域定位,最后利用开运算优化分割区域。本发明,有效解决花生荚果外形非凸性、表面纹理复杂等特征导致粘连图像难分割的问题,且增加花生高度、球面度等信息,有利于后期品质检测的准确性和合理性。

    一种空气呼吸器检测仪压力和呼吸量标定设备

    公开(公告)号:CN119043682A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411091553.2

    申请日:2024-08-09

    Abstract: 本发明公开了一种空气呼吸器检测仪压力和呼吸量标定设备,涉及空气呼吸器检测仪标定技术领域,包括检测器件、标准供气罐、口腔密封塞、人工肺工作位置检测器、呼气电动电磁阀、吸气电动电磁阀、电控组件、触摸屏和连接管道,其特征在于,所述检测器件包括逐级相连的高压标定模块、中压标定模块、低压标定模块以及呼吸气量标定模块,所述口腔密封塞用于连接空气呼吸器检测仪的呼气口,通过O型圈密封,所述呼气电动电磁阀、吸气电动电磁阀通过信号线与电控组件耦接。该空气呼吸器检测仪压力和呼吸量标定设备,完成对空气呼吸器检测仪的动态潮气量的标定,实时自动在触摸屏上显示潮气量数值,使用户使用便捷。

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