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公开(公告)号：CN118089702A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410235041.2
申请日：2024-03-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开一种基于黎曼扩散薛定谔桥的信号生成与道路重构方法及系统，涉及道路重构技术领域，以惯性传感器沿待重构道路运动时所产生的运动信号作为输入，利用训练好的分段模型确定分段点，以对运动信号进行分段，得到多段子信号，再利用训练好的运动模型预测得到子信号对应的运动参数，以生成惯性传感器的运动轨迹，运动轨迹即为重构得到的待重构道路的道路，训练好的运动模型是利用基于黎曼扩散薛定谔桥生成的样本训练得到的，通过基于黎曼扩散薛定谔桥的惯性传感器数据增强技术，利用黎曼扩散薛定谔桥生成大量训练样本以支持训练人工智能模型，从而可基于惯性传感器采集的运动信号和人工智能模型完成道路重构，成本低，效率和精度高。
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公开(公告)号：CN119169701A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411322456.X
申请日：2024-09-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请公开了一种基于单目相机的三维运动捕捉与智能分析系统及方法，涉及图像处理技术领域，该系统包括输入与预处理模块、特征提取与交互融合模块、人体关键点检测模块、三维姿态重建模块和智能分析模块；通过构建多尺度特征金字塔结构，系统能够在不同分辨率下对特征进行细化处理得到下采样特征图，通过将Mamba模型应用于人体运动捕捉系统中，Mamba模型在时间序列中自适应融合多尺度特征，通过卷积与上采样操作生成融合后的多尺度特征图。提高了关键点检测的精度与稳健性；通过xLSTM模型结合前后帧图像的关键点信息，平滑处理关键点序列，确保了关键点检测的时间一致性和连贯性，进一步提高了人体姿态检测的准确性和稳定性。
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