基于边缘计算的动作捕捉识别评估系统及方法.pdf
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基于边缘计算的动作捕捉识别评估系统及方法.pdf
本发明涉及动作捕捉技术领域,公开了一种基于边缘计算的动作捕捉识别评估装置与方法,包括可穿戴传感器,可穿戴传感器内设有惯性测量芯片和蓝牙芯片,惯性测量芯片用于采集运动员肢体中的一个或多个运动动作的运动数据;数据处理系统,可穿戴传感器通过蓝牙芯片与数据处理系统数据连接,数据处理系统用于获取可穿戴传感器的运动数据,识别和/或评估正在进行的一个或多个运动动作。本发明的技术方案能够可分析一个或多个肢体运动的运动动作捕捉识别与实时分析,通过智能惯性测量传感器和智能终端设备App及个人计算机、云服务器配合使用,十分方便
基于边缘计算的AI识别系统及方法.pdf
一种基于边缘计算的AI识别系统,包括:采集设备和服务器,采集设备包括边缘计算单元,服务器包括打标单元、训练单元和调度单元,采集设备用于采集环境信息,以生成视频流,并将视频流提供给服务器;打标单元用于接收视频流,将视频流处理成图像,对图像进行分类标注后,提供给训练单元;训练单元用于按需求选择预先存储的训练模型,将分类标注的图像运用训练模型进行训练,得到最终各量化模型,并将最终各量化模型上传至调度单元;调度单元用于调度最终各量化模型,按需求下发至边缘计算单元进行存储。本申请能够得到完善的最终量化模型,降低设备
基于VR和动作捕捉的运动评估系统.pdf
本申请涉及一种基于VR和动作捕捉的运动评估系统,其特征在于,系统包括:VR显示设备、动作捕捉设备、数据处理设备和存储设备,其中,VR显示设备、动作捕捉设备、存储设备均分别与数据处理设备相连接;存储设备内存储有VR场景;数据处理设备包括:驱动模块、运动参数确定模块和动作质量确定模块。该系统可以做到“寓康复于乐趣”中,而不再是单调执行机械的康复训练动作,提高了康复运动的兴趣。
基于视频动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究.docx
基于视频动作捕捉数据的人体动作识别方法的研究一、概述随着计算机视觉技术的快速发展,人体动作识别已经成为人工智能领域的一个研究热点。基于视频动作捕捉数据的人体动作识别方法,通过捕捉和分析视频中的人体动作数据,实现了对人体动作的自动识别和理解。这种识别技术对于人机交互、智能监控、运动分析等领域具有广泛的应用前景。人体动作识别方法的研究涉及多个学科领域,包括计算机视觉、模式识别、机器学习等。已经涌现出多种不同的识别算法和技术,如基于深度学习的方法、基于时空特征的方法等。这些方法各有优缺点,适用于不同的应用场景和
基于边缘计算的人脸识别系统.docx
基于边缘计算的人脸识别系统基于边缘计算的人脸识别系统摘要:随着人脸识别技术的发展,越来越多的应用领域需要使用人脸识别系统进行身份验证和安全管理。然而,传统的人脸识别系统通常依赖于云计算来处理大量的数据,这会带来网络延迟和隐私安全问题。为了解决这些问题,边缘计算技术应运而生。本文将介绍基于边缘计算的人脸识别系统的架构和实现,同时探讨其应用前景和挑战。1.引言人脸识别技术已经广泛应用于安全领域,包括门禁系统、视频监控等。传统的人脸识别系统一般将图像或视频数据上传到云服务器进行处理和识别,但是这种方式存在网络延