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基于计算机视觉方法的智能手机跟踪手动障碍
摘要。本文介绍了使用基于智能手机的计算机视觉技术来诊断手动障碍的经济高效，高效且可访问的解决方案的开发。它突出了使用TOF相机数据与RG数据和机器学习算法相结合的想法，以准确识别四肢和运动，这克服了传统运动识别方法的局限性，改善了康复和降低专业医疗设备的高成本。使用智能手机和先进的计算方法的无处不在，该研究提供了一种新的方法来提高运动障碍诊断的质量和可及性，为未来的研究和在临床实践中的研究和应用提供了有希望的方向。
智能手机革命
在1998年，Rofougaran作为一名后学生AL学生，讲述了Darpa Sbir主题。合同促进的研究引入了新的皱纹：将GPS（GLO BA定位系统）功能添加到单层硅芯片中。对于Rofougaran，SBIR合同高点使用了使用相同类型的无线电连接与附近设备通信的潜在价值。 “ GPS与卫星进行了交谈，但是所有[无线通信]都必须进行大量的握手和频率跳跃，” Rofougaran说。 “我意识到真实的应用程序是在短距离通信中。 没有电线的世界将是巨大的。 我知道如果我启动了这个，它将导致产品后的产品。”对于Rofougaran，SBIR合同高点使用了使用相同类型的无线电连接与附近设备通信的潜在价值。“ GPS与卫星进行了交谈，但是所有[无线通信]都必须进行大量的握手和频率跳跃，” Rofougaran说。“我意识到真实的应用程序是在短距离通信中。没有电线的世界将是巨大的。我知道如果我启动了这个，它将导致产品后的产品。”
利用智能手机开展众包项目
a Hochschule für Technik Stuttgart，Schellingstr 24，70174 Stuttgart，德国 - (eberhard.guelch，shohrab.uddin)@hft-stuttgart.de b Imkerverein Waiblingen e.V.Waiblingen，德国 - bernhardwilli@web.de ICWG III/VII 关键词：花朵识别、蜂蜜产量网络门户、地理定位、无人机 摘要：Beesmart 项目旨在利用智能手机的众包方法推导出蜜蜂的地理定位产量目录。因此，核心问题是智能手机应用程序 (App2bee) 的设计以及花朵识别软件的设计，该软件使用智能手机的传感器信息和开花时间信息来识别和定位花朵。实施的花卉识别基于“最小视觉词袋”方法。分类准确率可达到约 60-70%，当然，这受花卉种类繁多的影响，也受图像拍摄方式以及图像质量和分辨率的影响。通过在触摸屏上应用先验简单的手动分割将图像焦点放在所讨论的花朵上，分类结果得到进一步改善。介绍了 App2Bee 的设计和功能，然后详细介绍了通信、数据库和 Web 门户组件。在项目的第二部分，使用固定翼无人机系统研究对蜜蜂很重要的较大花卉区域的分类，该系统配备两种不同类型的相机，即 RGB 数码相机和 NIR 数码相机。当然不可能识别单朵花，但可以证明，相同花朵的较大花田，例如红三叶草，可以用这种方法进行分类。利用现有数据，还可以对裸地、道路、低牧场、高牧场以及混合牧场进行分类。对于高牧场，可以自动识别花簇，如蓍草。1.简介