一种基于弱密集注意残差网络和增强现实技术的展示系统

    公开(公告)号:CN116778249A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202310784419.X

    申请日:2023-06-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于弱密集注意残差网络和增强现实技术的展示系统,具体涉及展示系统技术领域,包括以下步骤:步骤一:采集不同角度汽车的外观图像信息,根据不同汽车品牌作为标签制作一个数据集;步骤二:根据研究需要,对数据集进行数据增强;步骤三:对于不同汽车,制作相应的增强现实展示模型,包括车辆信息、多环境行驶状况以及驾驶手册,最后按照数据集的标签分类存入到云端系统数据库中;步骤四:使用Pytorch开源框架构建弱密集注意残差模型。本发明在使用时,无需以人工加工书面的方式供给客户了解车辆信息,能够将汽车的展示与深度学习以及增强现实相关技术结合起来,可方便客户更为直观的了解车辆的信息。

    一种基于BP神经网络的泥石流灾害易发性预测方法

    公开(公告)号:CN116341348A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202111528435.X

    申请日:2021-12-14

    Abstract: 本发明提供一种基于BP神经网络的泥石流灾害易发性的预测方法,包括如下步骤:获取秦巴山地区时间序列内的泥石流影响因子与历史灾害数据集;从时间维度、空间维度和指标维度对数据进行处理变换;过相关性分析筛选出评价因子,进而构建BP神经网络;通过等距采样将数据集划分验证集与训练集;使用Python结合TensorFlow框架对构建好的网络模型进行训练,为以月为时间维度构建泥石流易发性预测模型。本发明通过引入BP神经网络,同时将区域内空间和时间特征有效的结合在一起,从而可以极大的提高泥石流灾害预测的准确性,相比较于传统预测模型有着更好的逼近精度与泛化能力。

    一种基于样本生成和特征分离的跌倒检测方法

    公开(公告)号:CN115457732A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211018371.3

    申请日:2022-08-24

    Abstract: 本发明提供一种基于样本生成和特征分离的跌倒检测方法,从WiFi信号的CSI数据中提取各子载波的幅值信息进行跌倒检测。为了解决跌倒样本量不足和跌倒检测模型对环境的依赖,将源域数据中的跌倒动作样本进行加噪声重构得到跌倒动作虚拟样本,再利用特征提取器提取源域数据和虚拟跌倒数据的特征向量,通过特征提取器得到的特征向量层神经元可以分为两部分,上半部分带入跌倒与非跌倒检测二分类器训练,下半部分带入域分类器训练,上半部分在训练的过程中逐渐保留跌倒与非跌倒动作相关的信息,下半部分在训练的过程中逐渐保留环境相关信息,使得跌倒与非跌倒检测二分类器能够更好的区分跌倒与非跌倒动作,增强了跌倒检测针对环境的泛化能力。

    一种低频振动检测装置
    4.
    实用新型

    公开(公告)号:CN206618488U

    公开(公告)日:2017-11-07

    申请号:CN201720320186.8

    申请日:2017-03-29

    Abstract: 本实用新型提供的是一种低频振动检测装置,主要针对于工业设备、建筑等振动的保护的振动检测装置。低频振动具有能量大,对物体破坏性强等特点。大幅度的低频振动将会对房屋、桥梁、大型机械设备等造成严重破坏。本低频振动检测装置主要用于检测这种振动,振动检测装置集成三轴加速度传感器,能够对三轴加速度传感器输出信号进行AD转换、数字滤波与关键信息提取,并将测量得到的数字信号送入PC上位计算机进行分析处理,当监测数据异常时自动报警。

    一种高频超声波信号接收电路

    公开(公告)号:CN206573729U

    公开(公告)日:2017-10-20

    申请号:CN201720319230.3

    申请日:2017-03-29

    Abstract: 本实用新型提供一种高频超声波信号接收电路,主要针对工农业中气象数据监测应用的一种对超声波信号的接收电路。传统的高频超声波测量电路利用ADC直接采样,但在超声波信号较高的情况下,需要较高的采样率。通常需要利用外部ADC才能满足测量需求,因此造成系统成本过高。本实用新型提供了一种由信号放大电路、全波整流电路、低通滤波电路、比较输出电路构成的,通过模拟电路将高频超声信号转化为直流量进行测量的电路。使用该电路,利用DSP内部的ADC即可满足要求。

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