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公开(公告)号:CN117663996A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202310445841.2
申请日:2023-04-24
Applicant: 福建信息职业技术学院
Inventor: 翁金芳 , 林启招 , 郭勇 , 张晓敏 , 陈晖 , 王洪 , 陈文印 , 陈乐 , 张文海 , 卓树峰 , 陈开洪 , 程智双 , 赖欣伟 , 林灏明 , 陈宇航 , 郭婷月 , 黄琴榕
Abstract: 本发明公开了一种基于双目摄像头的立定跳远测距方法,通过所述双目摄像头拍摄三维点云图像,基于三维点云图像的三维空间坐标数据,直接获取跳远过程的深度信息,用于计算标定跳远成绩。本发明基于双目摄像头的立定跳远测距方法,所需的硬件结构简单,安装便捷;测距方法将运动员作为一个统一的整体,落地点的判断由运动员的深度及高度判断,与跳远时脚部姿态无关,检测时无需判定跳远的脚步姿态,无需识别骨骼关键点,该方法不仅简单,数据源的直接获取和落地点的准确判定的还保证了测量极高的精准性;且,其适用各种不同尺寸、不同背景的跳远场地的应用,不拘于特定的落地姿态,其使用极其灵活,适用性好,通用性强。
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公开(公告)号:CN117746222A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202410037007.4
申请日:2024-01-10
Applicant: 福建信息职业技术学院
IPC: G06V20/00 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种图像重叠交叉影响下的秀丽线虫计数方法,包括以下步骤:建立秀丽线虫端部目标检测模型;对秀丽线虫进行端部检测;统计秀丽线虫的端部数据,并依据秀丽线虫的端部数据,计算秀丽线虫的数量。本发明图像重叠交叉影响下的秀丽线虫计数方法,依据秀丽线虫的端部数据,不仅可计算出图像重叠交叉影响下的秀丽线虫的数量,而且可准确计数,其克服了秀丽线虫交叉重叠造成线虫计数困难的问题,有效解决了秀丽线虫识别的核心难题。
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公开(公告)号:CN117236513A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311282409.2
申请日:2023-10-07
Applicant: 福建信息职业技术学院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于客流分析的BRT排班方法,通过采集和处理客流数据,对客流数据进行建模与分析,提取乘客路线信息,基于客流数据和提取的乘客路线信息等交通大数据,进行数据分析及数据挖掘,通过统计断面客流数据、客流情况、时间站点断面客流情况,充分利用数据的潜在信息价值,对乘客需求进行预测,准确抓取乘客需求,实现BRT车辆的排班;该排班方法实现了BRT车辆班次与客流的精准匹配,以“客流”这一最准确的因素作为发车条件,不仅可实现BRT车辆的自动排班,且还有效保证了BRT排班的科学性。
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公开(公告)号:CN116580052A
公开(公告)日:2023-08-11
申请号:CN202310356299.3
申请日:2023-04-06
Applicant: 福建信息职业技术学院
Inventor: 翁金芳 , 林启招 , 郭勇 , 张晓敏 , 陈晖 , 王洪 , 陈文印 , 陈乐 , 张文海 , 卓树峰 , 陈开洪 , 程智双 , 赖欣伟 , 林灏明 , 陈宇航 , 郭婷月 , 黄琴榕
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列的立定跳远落地成绩检测方法,将跳远运动分解,并基于时间序列将分解后的运动各自形成散点图,依据时间序列的散点图判定落地情况,找到可准确计算跳远距离的落地时刻所在帧的跳远图像,并快速、准确地计算出最终的跳远距离成绩,其计算过程无需设定复杂的图像处理阈值,无需判定跳远的脚步姿态,无需识别骨骼关键点,可应对更多的落地情况,其通用性更强,计算简单、处理速度快、准确性高;且计算前对跳远图像进行处理,对人体和背景进行分割,分割后的图像计算受图像背景的干扰少。
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公开(公告)号:CN118038490A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410172625.X
申请日:2024-02-07
Applicant: 福建信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种秀丽线虫头尾定位及身长计算方法,包括以下步骤:获取秀丽线虫的图像数据,提取该秀丽线虫的图像数据中秀丽线虫身体边缘的轮廓,得到秀丽线虫轮廓的像素点集合count;依次访问秀丽线虫轮廓的像素点集合count中的每个像素点,计算每个像素点与另外两像素点所形成的角的三角函数值;构建折线图,确定秀丽线虫头部和尾部所在的位置;而后计算秀丽线虫的身长。本发明只需提取秀丽线虫的图像数据中秀丽线虫身体边缘的轮廓,计算每个像素点与另外两像素点所形成的角的三角函数值即可,其不用依靠机器深度学习,也无需通过人工手动标定、矫正,轻量级计算,秀丽线虫头尾定位速度快,且秀丽线虫身长计算简单、准确。
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