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公开(公告)号：CN112560665B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011459008.6
申请日：2020-12-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度迁移学习实现人体姿态检测的专业舞蹈评价方法，包括：步骤S1：利用深度迁移学习原理，结合专业舞蹈训练的姿态特征建立专门的人体姿态检测模型；步骤S2：采集示范舞蹈动作的视频，输入前述的人体姿态检测模型中，得到随时间变化的人体关键点数据流作为评价的参考标准；步骤S3：以相同方式得到被测者舞蹈动作的人体关键点信息，将其与参考标准之间的相似度作为舞姿标准程度的评价。本发明利用深度迁移学习提高了模型训练的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN112560665A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011459008.6
申请日：2020-12-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度迁移学习实现人体姿态检测的专业舞蹈评价方法，包括：步骤S1：利用深度迁移学习原理，结合专业舞蹈训练的姿态特征建立专门的人体姿态检测模型；步骤S2：采集示范舞蹈动作的视频，输入前述的人体姿态检测模型中，得到随时间变化的人体关键点数据流作为评价的参考标准；步骤S3：以相同方式得到被测者舞蹈动作的人体关键点信息，将其与参考标准之间的相似度作为舞姿标准程度的评价。本发明利用深度迁移学习提高了模型训练的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN112200390A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011271595.6
申请日：2020-11-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布估计算法的无人化发货仓承运货架空间规划方法，包括以下步骤：1)建立承运货架空间模型；2)建立两类不同外形商品模型；3)以最大化满足订单数据需求为优化目标，以能够完整描述商品在货架上需满足的摆放规则为约束条件，建立货架空间规划优化问题方程；4)采用分布估计算法进行求解，最终得到优化规划方案。与现有技术相比，本发明具有提高效率，节省资源、求解速度高、实用性强、拓展性强等优点。
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公开(公告)号：CN112200390B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202011271595.6
申请日：2020-11-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分布估计算法的无人化发货仓承运货架空间规划方法，包括以下步骤：1)建立承运货架空间模型；2)建立两类不同外形商品模型；3)以最大化满足订单数据需求为优化目标，以能够完整描述商品在货架上需满足的摆放规则为约束条件，建立货架空间规划优化问题方程；4)采用分布估计算法进行求解，最终得到优化规划方案。与现有技术相比，本发明具有提高效率，节省资源、求解速度高、实用性强、拓展性强等优点。
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