基于时间敏感网络(TSN)的手语识别算法

人工智能-其他 俊哥

作品核心功能​​ 该研究提出了一种基于时间敏感网络(TSN)的手语识别算法,核心功能是通过视频流实时识别孤立手语词汇。系统首先将输入视频分割为多个时序片段,对每个片段提取关键帧的空间特征(如手势形态、身体姿态),并结合光学流场捕捉连续帧间的动态运动信息(如手势轨迹和速度)。为应对复杂背景干扰,算法集成​​人像抠图模型​​过滤无关环境噪声,确保模型聚焦于人体动作特征。同时,采用​​数据增强技术​​(如生成对抗网络合成多样化背景)提升模型在光照变化、遮挡等复杂场景下的鲁棒性。最终,通过分段特征聚合策略输出全局手语分类结果,在封闭测试集上实现​​99.929%​​ 的识别准确率。 ​​技术选型与...

基于时间敏感网络(TSN)的手语识别算法
基于时间敏感网络(TSN)的手语识别算法

盲信号分离与传感器技术融合方法及应用研究

人工智能-智能硬件 俊哥

本研究作品《盲信号分离与传感器技术融合方法及应用研究》聚焦于智能硬件领域的创新融合。作品的核心功能在于将盲信号分离(BSS)算法与先进传感器技术相结合,以解决复杂环境中的多源信号干扰与噪声抑制问题,提升数据采集的准确性和鲁棒性。在智能硬件层面,作品深入探讨了微机电系统(MEMS)传感器的设计原则,包括微型化、低功耗、高灵敏度和成本效益优化。例如,在农业传感器网络中,通过集成MEMS传感器(如温湿度传感器)与BSS算法(如独立成分分析ICA),实现了农田环境参数的实时监测;在远程医疗场景中,利用商用WiFi设备作为非接触式传感器,结合BSS技术分离多人呼吸信号,显著提升了家庭健康管理的便捷性和精...

盲信号分离与传感器技术融合方法及应用研究
盲信号分离与传感器技术融合方法及应用研究
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