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公开(公告)号：CN108744472A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810352776.8
申请日：2018-04-19
Applicant: 福建工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实技术的骑行设备，包括主机、虚拟头盔和车体模拟装置，所述车体模拟装置包括底板，底板相对两端设有两竖向平行设置的支架，两支架间通过第一转轴连接有可旋转的圆环，圆环内侧通过第二转轴连接有可旋转的车体，第二转轴垂直于第一转轴方向设置；还包括圆环驱动机构和车体驱动机构；车体驱动机构驱动车体绕第二转轴旋转，圆环驱动机构驱动圆环绕第一转轴旋转，实现车体转弯、上坡、下坡等姿态的变换。本发明可以通过主机向车体模拟装置发送指令，全方位实时改变车体空间姿态，让骑行人员根据自身重心平衡感体验到各种场景的不同地理情况，带给骑行人员沉浸式体验，体验更真实。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112156449A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010979215.8
申请日：2020-09-17
Applicant: 福建工程学院
IPC: A63F13/218 , A63F13/245 , A63F13/803 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种能够识别手印手势的智能车把手，其包含智能识别系统。首先采集用户在紧握车把手时的手掌和手指作用于车把手表面的压力数据(手印)；然后对采集到的压力数据按时间戳逐帧转发给计算机端的模式识别程序；接着由模式识别程序对手印压力数据做出类型识别，再根据手印手势逐帧连成手势图像序列构成逻辑上的动态手势的视频数据判断骑车人的操作意图。本发明提出的软硬件系统方案消除了车把手和游戏手柄在人机交互方式上的矛盾，提高了骑车人手部的舒适感和操作自由度，并确保了使用过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN108744472B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201810352776.8
申请日：2018-04-19
Applicant: 福建工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟现实技术的骑行设备，包括主机、虚拟头盔和车体模拟装置，所述车体模拟装置包括底板，底板相对两端设有两竖向平行设置的支架，两支架间通过第一转轴连接有可旋转的圆环，圆环内侧通过第二转轴连接有可旋转的车体，第二转轴垂直于第一转轴方向设置；还包括圆环驱动机构和车体驱动机构；车体驱动机构驱动车体绕第二转轴旋转，圆环驱动机构驱动圆环绕第一转轴旋转，实现车体转弯、上坡、下坡等姿态的变换。本发明可以通过主机向车体模拟装置发送指令，全方位实时改变车体空间姿态，让骑行人员根据自身重心平衡感体验到各种场景的不同地理情况，带给骑行人员沉浸式体验，体验更真实。
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公开(公告)号：CN110275614B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910460084.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 福建工程学院
Abstract: 本发明公开一种非接触式手势识别装置及其方法，其包括FDC2214电容感测芯片、单面敷铜板和单片机，单面敷铜板与待测手势构成开关式电容，FDC2214电容感测芯片与单面敷铜板的铜板电连接，并检测获取单面敷铜板与待测手势构成的开关式电容值，FDC2214电容感测芯片输出端接入单片机，单片机读取FDC2214电容感测芯片测得的反映开关式电容值的频率数据；单片机具有用于保存频率数据的存储器，单片机利用频率数据通过训练构造完成不同手势的分类决策树并利用分类决策树对实时采集的频率数据进行手势分类并输出分类结果。本发明适用不同手掌大小的手势识别，且识别准确率高。
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公开(公告)号：CN110275614A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910460084.X
申请日：2019-05-30
Applicant: 福建工程学院
Abstract: 本发明公开一种非接触式手势识别装置及其方法，其包括FDC2214电容感测芯片、单面敷铜板和单片机，单面敷铜板与待测手势构成开关式电容，FDC2214电容感测芯片与单面敷铜板的铜板电连接，并检测获取单面敷铜板与待测手势构成的开关式电容值，FDC2214电容感测芯片输出端接入单片机，单片机读取FDC2214电容感测芯片测得的反映开关式电容值的频率数据；单片机具有用于保存频率数据的存储器，单片机利用频率数据通过训练构造完成不同手势的分类决策树并利用分类决策树对实时采集的频率数据进行手势分类并输出分类结果。本发明适用不同手掌大小的手势识别，且识别准确率高。
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公开(公告)号：CN109636866A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811525938.X
申请日：2018-12-13
Applicant: 福建工程学院
IPC: G06T9/00
CPC classification number: G06T9/00 , G06T2207/10016 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明公开基于降分辨率的随机聚类统计的前景提取方法，其包括以下步骤：步骤1，以多种压缩比分别对不同场景数据集的视频图像进行压缩；步骤2，对获得的不同压缩比的图像分别利用ViBe和GMM方法进行处理，记录每一个压缩比下的CPU处理时间、精确率、查全率信息和F指标，作为压缩比的选择参考数据；步骤3，根据目标监控场景基于参考数据选取对应的压缩比进行压缩，再利用ViBe和GMM方法进行处理；步骤4，对ViBe和GMM方法的处理结果进行与运算，对两种前景轮廓的不完整进行互补；步骤5，对融合后的结果进行轮廓查找并绘制轮廓，消除目标内的空洞。本发明提高了前景提取精确率同时处理速度有较大的提升。
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