基于改进YOLOv5+Mobile Net的动态手势识别方法

针对手势识别背景的多样化、复杂化问题,为了排除复杂的背景对手势识别的干扰,更好地在移动边缘设备上应用手势识别方法。基于改进YOLOv5+MobileNetV3的动态手势识别方法,将YOLOv5中的主干神经网络替换成轻量级神经网络MobileNetV3。同时,MobileNetV3作为特征提取器的主干网络对手势骨骼的21个关键点进行特征提取,并使用Wing_Loss损失函数对训练过程加以监督,以提高不同类别间的可分性和紧凑性。实验结果表明,该算法在检测精度上由78.66%提升至84.64%,相比较原始YOLOv5算法,有6%的提升,从而为轻量化模型的部署奠定了基础,提升了人机交互的体验感。

基于人机交互的端对端手势识别控制框架的设计与实现

为了解决传统手势识别系统适应性差、采用率低等问题,针对实际应用需求,文章提出了一种基于人机交互的端到端手势识别控制框架。该框架采用了MediaPipe技术来检测图像中的手部关键点,对其进行特征编码,并通过ZeroMQ消息队列将这些关键点发送给手势处理器。手势处理器会对这些关键点进行特征编码,并将其传输到神经网络进行手势识别。最终,手势处理器将识别结果发送到手势执行器,以执行相应的操作。实验结果表明,该框架可以从视频流中学习和检测手势,也可以由用户定制,使用户能够通过手势与只有RGB摄像头的计算机进行实时交互。

某货车司机座椅悬架系统非线性振动分析

针对货车驾驶室平顺性差的问题,建立了座椅悬架系统非线性力学模型。采用平均法求解非线性方程组得出近似解析解,并在Matlab中进行数值仿真分析应用四阶定步长龙格-库塔法求出数值解,所得结果与解析解对比,更好地证明该理论方法的正确性。分析了非线性弹簧刚度、阻尼系数、激励振幅和非线性小参数变化对座椅共振曲线的影响,最后进行稳定性分析,得出稳定性条件:特征方程参数q<0时系统必不稳定,且当激励频率为3~4Hz时系统产生共振并发生非线性跳跃现象,所得结果可为座椅主动悬架系统的最优控制和优化设计提供依据。

中草药治疗枕部多发性疖肿59例

枕部多发性疖肿是一种常见的顽固的慢性皮肤病,在温州民间俗称'九子十三孙'。此病十分难治,一边刚好,一边又起,如星状罗布,病程往往可缠绵数年,甚至十多年不愈,患者痛苦异常,对工作、生产有一定的影响。此病之病原菌对青霉素、磺胺类药物常有耐药性,因此,青霉素与磺胺类约物对治疗此病往往无效。有人采用菌苗疗法、自血疗法或口服大量金霉素,但治疗效果也不好。两年多来,我们采用苏州市东风人民医院中医外科所提供的中草药验方治疗方法(局部清洗、消毒、药汁湿敷,结合内服中药),治疗59例枕部多发性疖肿患者,均在30天内治愈,其中有8例用药二周而痊愈。现将治疗方法介绍如下,供广大赤脚医生及患者参考: