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公开(公告)号：CN114967927A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210599145.2
申请日：2022-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0486 , G06T7/70 , G06V20/40 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的智能手势交互方法。该方法使用目标检测和管道追踪的方法对每一帧手势图像输入数据进行刻画操作，得到手掌和手指的每个关键节点的坐标位置；其次，使用几何计算和坐标变换得到左键和右键等鼠标操作所需的关键信息；最后，通过对关键信息进行处理和组合，模拟鼠标的操作过程，达到人机智能交互的目的。该方法在一定程度上增加了人机交互的可理解性和可操作性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113420173A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110690350.5
申请日：2021-06-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于四元组深度学习的少数民族服饰检索的方法，该方法通过图像增强可以使少数民族服饰图像达到视觉上好的效果，同时通过构建基于四元组损失函数的基本网络模型，来扩大类内差异，减少类间差异。本发明方法是在三元组损失函数的基础上提出的，在三元组损失函数的基础上加上高度相似的样本形成四元组，即锚点、正样本、负样本、高度相似样本。四元组损失函数在少数民族服饰图像检索提出，能够更好的缩小类内之间的方差，来扩大异类之间的方差，从而提高图像检索的准确率。
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公开(公告)号：CN114925252B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210605798.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/901 , B25J11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域的笔画推荐方法中的笔画推荐方法，包括按照传统书法理论将待书写的汉字拆分成对应字体结构并识别对应结构区域中的偏旁部首。依照对应区域序号依次选取笔画，按基于邻域的笔画推荐方法进行计算。按照相似度分数由高到低的顺序，依次判断得到的N个笔画与该汉字的标准字体中相应笔画的重合程度，判断该笔画是否与待书写的汉字匹配。若不匹配选择相似度高的其他笔画重新计算；若匹配的话将该笔画推荐给书法机械臂，并将新得到的数据加入已有的汉字‑笔画关系矩阵中。采用该技术方案可达到合理地执行智能机械臂书写中的构字过程这一目的，并在此基础上不断提高智能书法机械臂的写字效果。
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公开(公告)号：CN114925252A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210605798.7
申请日：2022-05-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/901 , B25J11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域的笔画推荐方法中的笔画推荐方法，包括按照传统书法理论将待书写的汉字拆分成对应字体结构并识别对应结构区域中的偏旁部首。依照对应区域序号依次选取笔画，按基于邻域的笔画推荐方法进行计算。按照相似度分数由高到低的顺序，依次判断得到的N个笔画与该汉字的标准字体中相应笔画的重合程度，判断该笔画是否与待书写的汉字匹配。若不匹配选择相似度高的其他笔画重新计算；若匹配的话将该笔画推荐给书法机械臂，并将新得到的数据加入已有的汉字‑笔画关系矩阵中。采用该技术方案可达到合理地执行智能机械臂书写中的构字过程这一目的，并在此基础上不断提高智能书法机械臂的写字效果。
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公开(公告)号：CN114967927B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210599145.2
申请日：2022-05-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0486 , G06T7/70 , G06V20/40 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开了一种基于图像处理的智能手势交互方法。该方法使用目标检测和管道追踪的方法对每一帧手势图像输入数据进行刻画操作，得到手掌和手指的每个关键节点的坐标位置；其次，使用几何计算和坐标变换得到左键和右键等鼠标操作所需的关键信息；最后，通过对关键信息进行处理和组合，模拟鼠标的操作过程，达到人机智能交互的目的。该方法在一定程度上增加了人机交互的可理解性和可操作性。
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公开(公告)号：CN115056216A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210578175.5
申请日：2022-05-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B25J9/16 , G06N3/04 , G06V10/82 , G06V30/19 , G06V30/242
Abstract: 本发明公开了一种基于笔画流走向预测的书法机械臂控制方法，包括：通过拍摄设备采集书法机械臂写字区域内的图像信息；汇总图像信息和当前时间数据作为历史数据；将历史数据输入到预设的KNN模型中，历史数据聚类成若干簇，每个簇中包含有若干个数据样本，簇的数量由簇内的协方差要求及簇间的协方差要求设置，将得到的结果暂存在KNN模型中，然后增加当前实测数据重新进行聚类，将当前实测数据聚类到对应的簇中，将该数据所在簇中的n个数据A1~An与当前实测数据An+1一同输入到LSTM模型中；将历史数据输入到LSTM模型中初始化该模型；将KNN模型中得到的数据A1~An+1依次输入到训练好的LSTM模型中得到对应的输出值，取输出值的加权平均值作为结果输出。
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