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公开(公告)号：CN116884095A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311153305.1
申请日：2023-09-08
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体为仿生机械手的手势识别控制方法、系统、设备和存储介质，通过将手部图像浅层的低级特征图，深层的高级特征图和多尺度特征图经第一注意力机制处理后进行特征融合，得到融合特征图；基于残差值特征图与融合特征图，得到不同的待测手部特征图；接着，通过边界框回归确定图像检测范围，基于置信度大小筛选出有利于检测的最优检测框图，并与手势数据库的匹配结果来确定手势识别结果；最后，将手势识别结果通信传输至仿生机械手，仿生机械手并给出相应交互结果，实现了仿生机械手的准确、灵活控制；且在大量图像信息中筛选出关键信息进行手势识别结果的计算，在保证控制结果准确度的基础上，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN115995048A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310286495.8
申请日：2023-03-23
Applicant: 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) , 烟台大学
Abstract: 一种海草床固碳量的遥感测算方法、装置及设备，该方法包括以下操作：步骤一：获取区域遥感影像，进行预处理，获得小波数据；步骤二：划分超平面处理所述区域遥感影像，获取样本分布规律，利用所述样本分布规律构建分类规则，处理所述小波数据，获得所述海草种类和海草面积；步骤三：基于所述海草种类和海草面积，获得海草床固碳量。该方法通过预处理区域遥感影像后获取小波数据，并分类处理小波数据获得海草数据，进而获得海草床固碳量，该方法省时省力，避免了因步骤繁琐而降低海草床固碳量精度，另外，该方法可获取大范围海洋内的海草床固碳量，且获得的海草床固碳量具有较高的准确度。
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公开(公告)号：CN116766213B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311068254.2
申请日：2023-08-24
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种基于图像处理的仿生手控制方法、系统和设备，该控制方法通过获取手部图像中的关节信息，确定关节区域，得到的初始锚点区域集图经特征处理、方差筛选、回归检测和筛选处理后，获得当前待测手部图的最优锚点集；当前待测手部图的最优锚点信息与相邻帧手部图的最优锚点信息，经加权平均处理后，得到当前待测手部图的关键手部节点集；通过关键手部节点集的坐标信息，确定手势识别结果；将手势识别结果通信传输至仿生手，仿生手并给出相应交互结果，实现了仿生手的准确、灵活控制；且在大量图像信息中筛选出关键信息进行手势识别结果的计算，在保证控制结果准确度的基础上，提高计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115995048B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310286495.8
申请日：2023-03-23
Applicant: 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) , 烟台大学
Abstract: 一种海草床固碳量的遥感测算方法、装置及设备，该方法包括以下操作：步骤一：获取区域遥感影像，进行预处理，获得小波数据；步骤二：划分超平面处理所述区域遥感影像，获取样本分布规律，利用所述样本分布规律构建分类规则，处理所述小波数据，获得所述海草种类和海草面积；步骤三：基于所述海草种类和海草面积，获得海草床固碳量。该方法通过预处理区域遥感影像后获取小波数据，并分类处理小波数据获得海草数据，进而获得海草床固碳量，该方法省时省力，避免了因步骤繁琐而降低海草床固碳量精度，另外，该方法可获取大范围海洋内的海草床固碳量，且获得的海草床固碳量具有较高的准确度。
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公开(公告)号：CN117420917A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311743426.1
申请日：2023-12-19
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开一种基于手部骨架的虚拟现实控制方法、系统、设备及介质，涉及虚拟现实技术领域，包括：获取手势图像并进行实例分割，得到手部目标区域候选框，采用通道注意力机制对手部目标区域候选框进行修正后，得到手部目标区域；采用训练后的手部关键点检测模型，对手部目标区域提取骨骼点矩阵；通过样条插值方法对骨骼点矩阵进行重标定，得到更新后的骨骼点矩阵；根据更新后的骨骼点矩阵在虚拟空间中映射为手势信息，由此控制操作虚拟对象。通过多视图图像训练模型，使其具有从2D推断三维信息的能力，同时通过对骨骼点矩阵进行重标定，达到防抖动与跳变的效果，提升识别准确性与稳定性。
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公开(公告)号：CN116766213A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311068254.2
申请日：2023-08-24
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种基于图像处理的仿生手控制方法、系统和设备，该控制方法通过获取手部图像中的关节信息，确定关节区域，得到的初始锚点区域集图经特征处理、方差筛选、回归检测和筛选处理后，获得当前待测手部图的最优锚点集；当前待测手部图的最优锚点信息与相邻帧手部图的最优锚点信息，经加权平均处理后，得到当前待测手部图的关键手部节点集；通过关键手部节点集的坐标信息，确定手势识别结果；将手势识别结果通信传输至仿生手，仿生手并给出相应交互结果，实现了仿生手的准确、灵活控制；且在大量图像信息中筛选出关键信息进行手势识别结果的计算，在保证控制结果准确度的基础上，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN115965681A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310231528.9
申请日：2023-03-13
Applicant: 山东省海洋资源与环境研究院(山东省海洋环境监测中心、山东省水产品质量检验中心) , 烟台大学
IPC: G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 一种基于卷积神经网络获取海草床面积的方法及装置，该方法包括如下操作：步骤一：获取海草床影像数据集，经特征提取处理、权重生成处理和卷积处理后，获得第一海草床识别图像；步骤二：所述第一海草床识别图像经降损处理后，获得第二海草床识别图像；步骤三：基于所述第二海草床识别图像，获得海草床面积。使用该方法最终获得更加准确的海草床面积，且该方法实现了遥感影像数据与卷积神经网络在海草床分布特征方面研究的结合，相对传统的人工测量方法省时省力，并且该方法可应用在大尺度的海草床面积研究方面，具有非常高的应用价值。
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