手势识别 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

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本发明公开了一种基于深度学习的交警手势识别方法及无人车，包括以下过程：制作训练数据集、利用训练数据集中的数据离线训练深度学习网络模型、采集现场的交警手势、利用训练后的深度学习网络模型识别出交警手势、根据识别结果控制无人车遵循交警手势行驶。本发明基于深度学习方法提出的交警手势识别技术，仅依靠一个普通RGB摄像头和车载工作站即可自动识别出交警手势，无需复杂的外部设备，且对于不同环境下的交警手势识别都具有较高的准确率和识别效率。将该技术应用于无人驾驶车，可以使无人驾驶车具备自动识别交警手势并适应复杂多变的道路环境的能力，提升了无人驾驶车的智能性。

📄 2019101817135 📂 G06V40_20 👤 青岛科技大学 📅 2019-03-11

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基于父子分类器的实时性手势识别方法

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本发明属于人机交互技术领域，涉及一种基于父子分类器的实时性手势识别方法。本发明充分利用了手势类别之间的内在联系和传感器的自身性能，提出一种具有两级结构的父子分类器：首先父类分类器根据手势的低级特征对手势进行粗分类，得到手势的父类标签；然后子类分类器通过检测运动位移曲线的极值点对父类手势进一步细分，得到带有不同操作意图的子类手势类别。这种分类方法不同于传统的手势识别分类器的分类模式，而是将待分类样本分为两个识别阶段分别进行分类，这可以显著提高手势分类的准确度，同时可以实时识别手势。

📄 201910362030X 📂 G06V40_20 👤 电子科技大学广东电子信息工程研究院 📅 2019-04-30

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一种自动升降桌手势识别及位置调整装置

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📄 2018113747389 📂 👤 📅

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一种基于FMCW雷达的三参数特征融合手势识别方法

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本发明提出了一种基于FMCW(frequency modulated continuous wave)雷达的三参数特征融合手势识别方法。首先通过雷达获取不同手势的中频信号，从中得到角度参数、距离参数和多普勒频移参数，并构造对应数据集；其次，将关于角度、距离和多普勒频移的数据集分别送入卷积神经网络中训练，得到特征值并做融合处理；最后，将融合后的特征值送入分类器，得到手势类别。本发明创新地提出多重参数在卷积神经网络中的融合方法，解决了传统识别算法使用条件受限的问题，且最终手势的分类效果优于单一参数。

📄 2018107943921 📂 G06K9_00 👤 重庆邮电大学 📅 2018-07-19

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🔬

固态锂电池电解质专利包

转让方：中国科学院××研究所
受让方：××新能源科技有限公司
交易类型：独占许可
交易金额：¥320万

🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
受让方：××生物医药有限公司
交易类型：转让
交易金额：¥1,200万

⚡

SiC功率器件工艺专利

转让方：××半导体有限公司
受让方：××汽车电子集团
交易类型：转让
交易金额：¥680万

☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方：××科技公司
受让方：××能源集团
交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年

专利交易市场

一种基于深度学习的交警手势识别方法及无人车

基于父子分类器的实时性手势识别方法

一种自动升降桌手势识别及位置调整装置

一种基于FMCW雷达的三参数特征融合手势识别方法

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