一种基于3d卷积神经网络的手势识别方法

    公开(公告)号:CN108197580B

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201810020731.0

    申请日:2018-01-09

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于3d卷积神经网络的手势识别方法,属于手势识别方法。针对深度相机拍摄获取的普通视频和深度视频,进行一系列预处理,在应用预处理的普通处理方法的基础上,针对视频图像存在噪点的问题,采用卷积神经子网与反卷积神经子网相结合的去噪方法,针对视频中存在的时间空间关系,采用3d卷积神经网络进行处理。本发明大幅度提高了手势分类的速率,增强了识别依据的可靠性和结果的合理性。

    一种用于快速二维拉曼光谱扫描成像的系统

    公开(公告)号:CN108627494B

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201810435308.7

    申请日:2018-05-09

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 一种用于快速二维拉曼光谱扫描成像的系统,包括入射光和出射光分别使用一条光纤的双光纤系统以及入射光和出射光共用一条光纤的单光纤系统。双光纤系统包括一个激光器,用于提供激光光源;外光路,用于对入射激光的聚光以及拉曼信号采集前对光波进行过滤;二维扫描单元,通过改变反射面调节激光入射角度,实现对样本二维面的快速扫描;CCD探测器,用于将收集到的光信号转换为电信号。在单光纤系统中由于入射光和出射光共用同一条光纤,所以只需一套二维扫描单元调节入射光和出射光的角度就能实现对样本二维面的快速扫描。本发明提供的拉曼光谱扫描成像系统无需移动样本和激光发射台,通过二维扫描单元实现对样本的二维面进行快速扫描。

    一种用于快速二维拉曼光谱扫描成像的系统

    公开(公告)号:CN108627494A

    公开(公告)日:2018-10-09

    申请号:CN201810435308.7

    申请日:2018-05-09

    Applicant: 吉林大学

    CPC classification number: G01N21/65 G01N2021/655

    Abstract: 本发明公开一种用于快速二维拉曼光谱扫描成像的系统,包括入射光和出射光分别使用一条光纤的双光纤系统以及入射光和出射光共用一条光纤的单光纤系统。其中双光纤系统包括一个激光器,用于提供激光光源;外光路,用于对入射激光的聚光以及拉曼信号采集前对光波进行过滤;二维扫描单元,通过改变反射面调节激光入射角度,实现对样本二维面的快速扫描;CCD探测器,用于将收集到的光信号转换为电信号。在单光纤系统中由于入射光和出射光共用同一条光纤,所以只需一套二维扫描单元调节入射光和出射光的角度就能实现对样本二维面的快速扫描。本发明提供的拉曼光谱扫描成像系统无需移动样本和激光发射台,通过二维扫描单元实现对样本的二维面进行快速扫描。

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