一种基于两阶段的体势-手势整体姿态捕获方法.pdf
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相关资料
一种基于两阶段的体势-手势整体姿态捕获方法.pdf
本发明公开了一种基于两阶段的体势‑手势整体姿态捕获方法,包括使用单目相机对人体交互动作进行视频采集;将视频数据送入已训练好的人体骨骼提取网络得到人体骨骼序列数据,并根据结果得到人体高度;将人体骨骼序列数据和人体高度送入手部定位模块,得到手部ROI区域结果和对应的图像序列;将手部ROI区域的图像序列送入手部骨骼提取网络,得到手部骨骼序列在ROI区域的数据值;根据手部ROI区域值,将手部骨骼序列在ROI区域的数据值,反映射回原图像中得到手部骨骼序列的真实数据值;最后将人体骨骼序列数据和手部骨骼序列数据在原图像
一种基于动量轮控制的全姿态捕获方法.pdf
本发明涉及一种基于动量轮控制的全姿态捕获方法,包括如下步骤:(1)速率阻尼;(2)恒星捕获;(3)姿态更新和星本体地磁强度计算;(4)太阳搜索和太阳定向姿态确定;(5)目标捕获姿态确定;(6)轮控调姿和磁力矩器卸载。本发明针对航天器全姿态捕获问题,提出一种工程可操作性强的、基于动量轮控制的全姿态捕获方法。
一种高动态多普勒频偏的两阶段捕获方法.pdf
一种高动态多普勒频偏的两阶段捕获方法,首先对扩频码元信号进行解扩处理,并进行快速傅里叶变换得到码元信息及其对应的频域向量,然后将码元信号依次划分到连续的多个时间累积窗口,并分别进行差分相干累积,再进行谱峰搜索得到第一次捕获结果,最后求解第二次捕获的搜索范围,并对每个时间累积窗口进行谱峰搜索得到第二次捕获结果,进而得到最终的多普勒频偏及其加速度捕获结果。本发明方法通过采用多个时间累积窗口的两阶段捕获方法将多普勒频偏捕获限定到一个更为精确的搜索范围,与现有技术相比有效地提高捕获性能,具有较好的适用效果。
基于深度相机的空间手势姿态指令处理方法.pdf
基于深度相机的空间手势姿态指令处理方法。涉及基于深度相机的空间手势姿态指令处理方法。在复杂多变的环境中,能够快速、准确识别空间手势指令信息,极大程度提高工作效率及准确度,且鲁棒性高、实用性强、抗干扰能力好。包括以下步骤:1)通过深度相机获取实时的图像;2)利用三维点云计算得到手势点云数据,得手势点云信息;3)将手势点云信息进行平面配准,提取轮廓特征点信息;4)恢复出手势姿态;5)进行手势姿态识别;6)识别相应运动轨迹定义其操作内容,最终通过TUIO协议对动态手势鼠标输出点进行数据平滑。本发明能快速、准确全
一种基于分层卷积神经网络的手势姿态识别方法.pdf
本发明公开了一种基于分层卷积神经网络的手势姿态识别方法,包括如下步骤:S1、训练数据集与模型预测数据准备;S2、手势姿态估计网络构建;主要包含:手势掩码分割网络、手势初步姿态估计网络和手势分层结构网络;S3、将训练数据输入所述手势姿态估计网络进行学习,输出预测姿态结果;S4、将手势姿态估计网络预测的结果与训练数据集中的对应标签数据进行不断对比,计算对应的损失值;将所述损失值反馈至手势姿态估计网络中并对网络进行不断参数修正;根据视频帧对应的预测手势姿态,确定目标所对应的手势姿态识别结果。本发明具有精度高的优