一种基于机器视觉的手语识别方法

    公开(公告)号:CN114282593B

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202111386047.2

    申请日:2021-11-22

    Abstract: 本发明公开了手语识别领域的一种基于机器视觉的手语识别方法,包括根据待识别的手语视频构建上肢骨骼数据;获得包含上肢且无背景的检测图像;计算得到检测图像的像素特征以及上肢骨骼数据的骨骼特征;通过卷积神经网络分别对像素特征和骨骼特征进行提取,得到像素识别特征和骨骼识别特征;根据像素识别特征、骨骼识别特征获得识别向量;再将识别向量输入softmax层获得结果向量,结果向量中值最大的元素对应的手语词汇为识别结果;本发明通过识别双臂的移动和位置特征,增加了手语识别的范围,提高了手语识别的精度。

    基于最优化自适应的海上异构多智能体速度协同控制方法

    公开(公告)号:CN110515298B

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN201910514436.5

    申请日:2019-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于最优化自适应的海上异构多智能体速度协同控制方法,包括以下工作步骤:分别建立水上、水下无人器的运动学模型;选取速度为共同变量,依据领航‑跟随法建立联合编队结构,得到水上、水下无人器统一稳定的控制信号;得到联合编队的速度误差,并进行归一化处理,通过设定均方速度误差反映其数据的离散程度,以此反映噪声的水平;当噪声的水平超出可承受范围,对噪声放大、消除;设定基于积分滑模的协同控制律对有界速度误差进行实时补偿。首先,本发明提高了噪声的检测效率和消除准确度;其次,对速度误差进行实时补偿,使得系统具有较强的鲁棒性,保证了系统的稳定性。

    一种基于双阈值的量子图像分割方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN114638845A

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202210275476.0

    申请日:2022-03-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于双阈值的量子图像分割方法、装置及存储介质,其方法包括:获取灰度数字图像,并制备相应的NEQR量子图像;设置高阈值以及低阈值,并构建高阈值量子分割电路、低阈值量子分割电路以及高低阈值间量子分割电路;构建比较器,并基于比较器将NEQR量子图像的每个像素划分为灰度值大于等于高阈值的像素、灰度值小于低阈值的像素以及灰度值大于等于低阈值且小于高阈值的像素;通过高阈值量子分割电路、低阈值量子分割电路以及高低阈值间量子分割电路分别对灰度值大于高阈值的像素、灰度值小于低阈值的像素以及灰度值大于等于低阈值且小于等于高阈值的像素进行分割;本发明复杂较低,同时能够得到准确清晰的分割图。

    基于最优化自适应的海上异构多智能体速度协同控制方法

    公开(公告)号:CN110515298A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910514436.5

    申请日:2019-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于最优化自适应的海上异构多智能体速度协同控制方法,包括以下工作步骤:分别建立水上、水下无人器的运动学模型;选取速度为共同变量,依据领航-跟随法建立联合编队结构,得到水上、水下无人器统一稳定的控制信号;得到联合编队的速度误差,并进行归一化处理,通过设定均方速度误差反映其数据的离散程度,以此反映噪声的水平;当噪声的水平超出可承受范围,对噪声放大、消除;设定基于积分滑模的协同控制律对有界速度误差进行实时补偿。首先,本发明提高了噪声的检测效率和消除准确度;其次,对速度误差进行实时补偿,使得系统具有较强的鲁棒性,保证了系统的稳定性。

    基于背景差分法的量子图像分割方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN114581454B

    公开(公告)日:2024-08-06

    申请号:CN202210275478.X

    申请日:2022-03-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于背景差分法的量子图像分割方法、装置及存储介质,其方法包括:获取包含目标的灰度数字图像和所述目标背景的灰度数字图像,并制备相应的NEQR量子图像;获取两幅NEQR量子图像每个像素的灰度值,并通过预设的比较器进行一次比较;通过预设的减法器对两幅NEQR量子图像每个像素的灰度值进行减法运算,并根据一次比较结果保证减法运算的被减数大于等于减数;将减法运算得到的每个像素的灰度值差值作为每个像素的灰度值生成待分割量子图像;通过预设的比较器将待分割量子图像的每个像素的灰度值与阈值进行二次比较;根据二次比较结果通过预设的分割电路对待分割量子图像进行分割;本发明复杂程度低、分割效果好。

    一种基于分布式算法的多代理微电网调度成本一致性方法

    公开(公告)号:CN116228273A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202211697724.7

    申请日:2022-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于分布式算法的多代理微电网调度成本一致性方法,涉及到电力系统微电网技术领域,包括以下步骤:任选一个所述微电网代理作为起点,构建包括各所述微电网代理的有向连接图;基于各微电网的需求响应目标,建立全局成本目标函数;通过各微电网i的零售市场电价迭代循环,使得各微电网代理的零售市场电价收敛于同一数值,所述数值即为统一的最终零售市场电价;根据统一的最终零售市场电价得到各微电网代理执行的调度指令;本发明在孤岛模式下,通过增加迭代次数,避免各微电网主体交换成本函数,泄露商业隐私;运用了Push‑Sum协议,使得本发明中微电网之间的通信拓扑的邻接矩阵只需要列随机即可,减少了通信成本。

    一种基于机器视觉的手语识别方法

    公开(公告)号:CN114282593A

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202111386047.2

    申请日:2021-11-22

    Abstract: 本发明公开了手语识别领域的一种基于机器视觉的手语识别方法,包括根据待识别的手语视频构建上肢骨骼数据;获得包含上肢且无背景的检测图像;计算得到检测图像的像素特征以及上肢骨骼数据的骨骼特征;通过卷积神经网络分别对像素特征和骨骼特征进行提取,得到像素识别特征和骨骼识别特征;根据像素识别特征、骨骼识别特征获得识别向量;再将识别向量输入softmax层获得结果向量,结果向量中值最大的元素对应的手语词汇为识别结果;本发明通过识别双臂的移动和位置特征,增加了手语识别的范围,提高了手语识别的精度。

    一种融合几何结构特征图的手语识别方法、系统、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN114373221B

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202111474169.7

    申请日:2021-12-03

    Abstract: 本发明公开了一种融合几何结构特征图的手语识别方法、系统、装置及存储介质,属于手语识别技术领域;包括:获取手语视频,将其帧数和像素大小统一调整;将统一调整后的手语视频输入预建立的预先进行过训练的三维卷积神经网络,提取手语特征;将手语特征输入预建立的预先进行过训练的深度卷积生成对抗网络,生成手语特征图;将手语特征图的像素大小统一调整,根据手语特征图G通道和B通道的手部轨迹信息进行预分类,得到预分类类别;将统一调整后的手语特征图输入预建立的VGG16网络,输出特征向量,特征向量中值最高的元素在预分类类别对应的手语词汇库中对应的手语词汇为识别结果;提高手语识别的准确度和整体分类识别效率。

    一种四旋翼无人机飞行姿态的自适应事件触发控制方法

    公开(公告)号:CN116225037A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202211697659.8

    申请日:2022-12-28

    Abstract: 本发明公开了一种四旋翼无人机飞行姿态的自适应事件触发控制方法,涉及到无人机跟踪控制技术领域,包括构建无人机飞行姿态系统的动力学模型,并将无人机系统划分为位置系统和姿态系统;在经典反步控制器的基础上,结合动态面控制方法,利用RBF神经网络对未知函数的逼近特性来减少外界干扰对系统的影响;引入事件触发机制,在采取固定阈值策略触发控制的基础上,提出包含固定阈值策略与相对阈值策略的切换阈值事件触发策略,实现对四旋翼无人机飞行姿态系统的有效控制,且避免产生芝诺现象,通过设计四旋翼无人机飞行姿态自适应事件触发控制方法,使无人机飞行姿态的跟踪轨迹误差大幅减小,实现了对四旋翼无人机姿态的有效跟踪控制。

    一种灰度形态学的量子图像分割方法

    公开(公告)号:CN116205931A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202211360028.7

    申请日:2022-11-02

    Abstract: 本发明公开了一种灰度形态学的量子图像分割方法,其特征在于,获取原始NEQR量子图像;按照邻域窗口对原始NEQR量子图像进行循环移位操作,获得量子图像集;对量子图像集进行底帽变换或顶帽变换,获得结果图像;对底帽变换或顶帽变换得到的结果图像进行二值化操作,获得二值图。利用量子版本的形态学理论进行图像分割,很好地对含有不均匀光照的量子图像进行分割。与经典方法不同的是,利用量子计算的本发明方法可以处理量子图像中像素的量子态叠加,从而显著加速经典方法的速度。

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