多传感器室内环境监测系统

针对室内环境舒适度及安全性监测需求,设计并实现了一种基于多传感器的室内环境监测系统.在分析并比较反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络、支持向量机(SVM)、遗传算法优化的BP神经网络在此应用中的性能与误差的基础上,在Android端实现了ISO国际标准的PMV热舒适度算法及有害气体浓度预警算法,从而实现室内空气质量的各参数的实时监测,并能更好地预测火灾等高危险灾害.此系统可全面反映室内的空气质量,让居民能更有针对性地改善自己的居住环境.     

基于深度学习人体三维模型重建的人体参数识别

文章对服装行业个性化市场带来的人体参数测量问题进行了研究,利用二维图像重构人体三维模型,解决了激光3D扫描仪、深度摄像头矩阵设备巨大与操作难度较大的问题.开创性地提出了利用相似度对比神经网络对人体三维模型2D平二维形状描述子与二维采集人体轮廓对比的方法得出相应具体人体类灰度图像,利用类灰度图像通过三维模型重建网络重构人...