赵炎
- 作品数：4 被引量：11H指数：2
- 供职机构：上海大学机电工程与自动化学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于QR Code的室内寻车定位方法研究被引量：1
- 2015年
- 随着城市化的发展,室内停车场建设的规模化、复杂化带来了寻车难的问题。然而,由于室内环境的特殊性和高精度定位要求,传统的依靠卫星和基站进行定位的方法已经无法实现室内车位的精准定位。因此,提出了一种利用Android手机的扫码定位方法,将QR Code(Quick Response Code)编解码算法[1-3]与SQLite轻量数据库相结合。手机扫码后,从数据库中查询出车位的像素点信息,将其标记在手机端2D地图中。从而实现了车位的精准定位和引导,为室内寻车定位提出了一种快速高效的实现方法。
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- 关键词：QRCODESQLITE
- 基于Kinect骨骼追踪的控制方法的研究被引量：7
- 2014年
- 提出了一种基于Kinect骨骼追踪的控制方法,提高了人机交互的效率性和自然性。Kinect有红外发射器和摄像头,所以其能够产生三维数据。Kinect SDK从红外摄像头获取红外数据后,对其进行计算处理,产生景深数据,通过骨骼追踪技术处理景深数据,以匹配人体的各个部分,进而建立人体各个关节的3D坐标;然后利用3D坐标值计算各个关节的转动角度;最后将计算结果发送给被控对象,完成了整个控制过程。此控制方法很好地实现了体感交互,可应用于智能家居、智能教学、工业控制等领域。
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- 关键词：KINECT
- 基于改进SIFT算法的英国交通标志识别研究被引量：1
- 2016年
- 城市智能交通发展的未来,交通标志的实时检测与识别技术将扮演者极其重要的角色。改进型SIFT算法通过优化可以实现对图像的高效识别。首先,MATLAB对摄像头采集到的交通标志实时图像进行预处理,通过对颜色和图像的分割获取待检测目标,提取关键点。在计算描述子阶段,采用改进型的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法,通过降低关键点邻域梯度像素维度的方式产生新的描述子,再与模板库中提取的特征空间描述子进行匹配,并根据不同的标志模型优化匹配参数。实验表明,经过改进和参数优化后的SIFT方法在英国交通标志识别上有着更高的匹配速度和精度。
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- 关键词：交通标志模式识别参数优化
- 一种基于肢体形态的虚拟试衣方法研究被引量：3
- 2016年
- 提出一种新的虚拟试衣方法。该方法基于微软的体感设备Kinect。实现步骤如下:首先设定Kinect设备,让其按固定的频率同时读取彩色图像帧数据和骨骼帧数据并存储,然后利用软件将彩色图像中人物身体上的衣服扣取出来,并标注上时间戳标号。接着从骨骼帧数据中选取某些关节点,形成肢体形态数据,最后将其数据与服装图片以时间戳为联系存入到数据库。在实际的试衣过程中,通过Kinect捕捉到的人体肢体形态数据从数据库中调取对应的服装图片,完成虚拟试衣过程。
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- 关键词：虚拟试衣KINECT
