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公开(公告)号:CN105046282B
公开(公告)日:2018-10-26
申请号:CN201510534715.X
申请日:2015-08-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于基于机器学习方法的目标检测领域,具体涉及一种基于手形块特征和AdaBoost分类器的手部检测方法。本发明包括:(1)模型训练;(2)手部检测本发明提出一种新的手部检测特征,叫作手形块特征。该特征是一种矩形块特征,模拟手部的形状而设计的,可体现手部形状的特点。该特征形状简单,不同尺度的块、块的不同参数会形成很高的特征维数,所以采用AdaBoost算法作为分类器,从中选择有效特征,构成级联分类器,从检测率与检测速度两方面提高手部检测效果。
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公开(公告)号:CN2779422Y
公开(公告)日:2006-05-10
申请号:CN200420063755.8
申请日:2004-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 甘肃长城水下高技术有限公司 , 水声技术国家级重点实验室
IPC: G01S15/89
Abstract: 本实用新型涉及一种高分辨率多波束成像声纳。其构成是通过光电复合缆将放在堤岸上的水上分机和安装在水下机器人上的水下分机连接起来,实现传输下行命令、上行数据和供电任务。水上分机以一台工控机为主结合数据接收系统,将从水下分机送上来的水下目标的图像通过显示器显示;水下分机由微处理器、逻辑控制器、发射控制器、DSP、FLASH、高速存储器和数据转换器等组成中央控制系统结合接收和发射系统及接收、发射换能器阵接收水上分机命令和控制参数、控制系统运行并获取水下目标的声图像。其优点是体积小和质量轻及系统分辨率高。可用于水库、江河堤坝坝体表面安全状况的探测,也可用于海洋开发、海底石油管线和光缆的寻线和其他目标的探测任务。
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