318 research outputs found
HANDS: a dataset of static Hand-Gestures for Human-Robot Interaction
No full textThe HANDS dataset has been created for human-robot interaction research, and it is composed of spatially and temporally aligned RGB and Depth frames. It contains 12 static single-hand gestures performed with both the right-hand and the left-hand, and 3 static two-hands gestures for a total of 29 unique classes.
Five subjects (2 females and 3 males) performed the gestures, each of them with a different background and light conditions. For each subject, 150 RGB frames and their corresponding 150 depth frames per gesture have been collected, for a total of 2400 RGB frames and 2400 depth frames per subject.
Data has been collected using a Kinect v2 camera intrinsically calibrated to spatially align RGB data to depth data. The temporal alignment has been performed offline using MATLAB, aligning frames with a maximum temporal distance of 66 ms. We provide our MATLAB scripts to process similar rosbags and align the streams, elaborate a MATLAB Labeling Session, and create the same Annotation files we provide. For users who want to use the annotated data for research, we also provide a Python script showing how to convert the Annotation files into a TensorFlow record.
The data is valuable for the field of Computer Vision, especially for the tasks of hand-gesture recognition, human-machine interaction, and hand-pose recognition. The dataset can be used to train Deep Learning models to recognize the gestures in the dataset using only a single modality (RGB or depth) or both at the same time. It is also useful as a reference dataset for benchmarking models.
If you use this dataset for your work, please cite the related papers:
- https://doi.org/10.1016/j.dib.2021.106791
- https://doi.org/10.1016/j.rcim.2020.10208
General Synthesis of C-Glycosyl Amino Acids via Proline-Catalyzed Direct Electrophilic alpha-Amination of C-Glycosylalkyl Aldehydes
No full textNon-natural axially and equatorially linked C-glycosyl alpha-amino acids (glycines, alanines, and CH2-serine isosteres) with either S or R alpha-configuration were prepared by D- and L-proline-catalyzed (de >95%) alpha-amination of C-glycosylalkyl aldehydes using dibenzyl azodicarboxylate as the electrophilic reagent
Microwave-Assisted Organocatalytic Anomerization of alpha-C-Glycosylmethyl Aldehydes and Ketones
No full textThe use of L-proline (30 mol%) and MW irradiation (13 W) with cooling promote in a few hours the almost quantitative anomerization of alpha-C-glycosylmethyl aldehydes into -isomers. An open chain enamine-based mechanism is postulated for this transformation. The anomerization of -ketones was instead achieved by the pyrrolidine/TFA couple and MW irradiation at 120 °C (enamine mechanism) and by DBU as Brønsted base (enolate mechanism)
A Serendipitous Discovery of a New C‐Furanosyl Glycine Synthesis via Thiazole‐Based Aminohomologation of Hexopyranoses.
No full textRing closure via microwave-assisted intramolecular OMs displacement by a γ-OBn group (O-nucleophilic attack) in protected polyhydroxylated N-Boc-thiazolylalkyl amines afforded C-furanosides (37-81%) featuring a chiral thiazolylmethylamino side chain, which, upon thiazole to carboxylate (through aldehyde) transformation, furnished enantiopure C-furanosyl glycines. © Georg Thieme Verlag Stuttgart
Misura dell'orientamento di pezzi meccanici a geometria variabile tramite Machine Learning - sviluppo algoritmi e validazione metrologica
No full textL’identificazione corretta della posizione e dell’orientamento di pezzi meccanici a geometria variabile è uno dei maggiori problemi nelle applicazioni di pick & place in ambito industriale. Riuscire a identificare correttamente il modo in cui il pezzo oggetto della misura è posizionato in modo da riuscire a prenderlo e spostarlo risulta fondamentale nei processi industriali automatici in cui sono presenti numerose celle robotiche tra una macchina utensile e l’altra. Il problema viene spesso affrontato tramite tecniche basate su visione 2D che, però, presentano dei limiti quando i pezzi meccanici da prelevare possiedono una geometria tale da uscire dal dominio bidimensionale. Parallelamente, l’approccio 3D presenta una problematica legata soprattutto alla geometria variabile, che non consente lo sviluppo di un algoritmo robusto per l’identificazione del posizionamento del pezzo. Per superare queste limitazioni, negli ultimi anni sono state sviluppate tecniche di misura basate su machine learning che consentono di arginare i problemi legati alla variabilità della geometria.
La presente memoria descrive lo sviluppo di un algoritmo di misura della posizione e dell’orientamento di pezzi meccanici di geometria variabile. I pezzi meccanici considerati sono stati ricavati da operazioni di stampaggio e presentano bave sul contorno che rendono gli approcci standard inefficaci e poco accurati nella misura. Per questo motivo, è stato sviluppato un algoritmo di misura che sfrutta una combinazione di tecniche di machine learning e tecniche classiche di visione 3D che permette di ottenere la matrice di rototraslazione dei pezzi oggetti della misura rispetto al relativo modello CAD di progettazione. Grazie alla matrice di rototraslazione ottenuta, è possibile fornire al robot la posizione accurata di alcuni punti scelti manualmente e utilizzati dal robot stesso per effettuare la presa del pezzo. L’algoritmo sviluppato opera su una nuvola di punti 3D del pezzo meccanico comprensivo di bave. Una volta effettuata la scansione sono previste diverse fasi: (i) ritaglio automatico della nuvola in modo da ricavarne solamente il pezzo in esame, (ii) rimozione automatica delle blob di punti identificate come outlier rispetto alla nuvola del pezzo, (iii) identificazione della posa del pezzo meccanico tramite classificatore basato su machine learning, (iv) allineamento grossolano tra pezzo meccanico (SCAN) e il relativo modello di riferimento (RIF) tramite analisi PCA (Principal Component Analysis) e (v) allineamento fine tra pezzo meccanico e modello CAD tramite algoritmo ICP (Iterative Closest Point)
Access to Piperidine Imino‐c‐glycosides via Stereoselective Thiazole‐Based Aminohomologation of Pyranoses.
No full text(Chemical Equation Presented) The access to piperidine homoazasugars (dideoxyiminoheptitols) from pyranoses via formal one-carbon chain elongation and exchange of the ring oxygen with the NH group is described. The key process involves the stereoselective addition of 2-thiazolylmagnesium bromide to an N-glycosylhydroxylamine, i.e., a hidden open-chain sugar nitrone. The N-thiazolylalkylhydroxylamine formed in this way is reduced to amine, and this transformed into a substituted piperidine via intramolecular cyclization by an SN2 process. Cleavage of the thiazole residue attached to C2 of the piperidine ring reveals the formyl group, and this is reduced to hydroxymethyl to give the target homoazasugar. A collection of six stereodiversified compounds with free OH and NH groups and isolated as hydrochlorides has been prepared. © 2006 American Chemical Society
Adattamento di opentrack v2.0 per piattaforma embedded
No full textOpenPTrack è un progetto open source lanciato nel 2013 da UCLA REMAP e Open Perception, in collaborazione con l’Università degli Studi di Padova. Il progetto aveva come obiettivo la creazione di un sistema di tracking real-time per applicazioni di teatro e arte, ed è stato migliorato ed espanso negli anni fino alla più recente versione datata 2017.
Il sistema si basa sull’utilizzo di ROS (Robot Operative System, piattaforma Linux) e di una serie di applicazioni realizzate in C++ per svolgere determinati compiti, come il tracking della persona (human detection), il tracking di un determinato oggetto (object detection) o il rilevamento dello skeleton della persona nella scena, così da riconoscerne la posa (pose detection).
Il team di sviluppo originale ha con successo sviluppato una versione embedded della prima release del progetto su schede NVIDIA Jetson TX1 e TK1, mentre l’ultima versione non è ancora stata adattata per piattaforma embedded.
L’obiettivo del lavoro qui presentato è quello di compiere questa trasposizione anche per l’ultima e più completa versione su scheda NVIDIA Jetson TX2, ed effettuare una caratterizzazione del sistema in configurazione multicamera embedded
Recupero della vecchia cv di melo Renetta ruggine di Torriana : caratterizzazione e problemi di conservabilità
No full textTrials were carried out on the old apple cv Renetta ruggine di Torriana, evaluating fruit quality and keeping quality. The storage was performed at 2 deg C both in air and in CA (1.5% O2 and 1% CO2) up to 4/6 months. The results showed a high level of internal browning, with no relation with harvesting time. In order to verify if damages were due to low temperature, new storage trials were performed at 0, 2, 4, 6 deg C in air or at 4 deg C in CA. The results showed less internal browning at temperature higher than 4 deg C
Development of monitoring system to assess honeybee colony health
No full textIn the last decades, beekeepers recorded millions of honey bee (Apis mellifera) colony losses due to climate change, and crop chemical treatments, but mostly the parasitic spreading of mites, in particular Varroa destructor. The mite lives in synchrony with the brood, parasitizing bees' brood before capped. The growing mites start feeding on the larva, weakening without killing the host. Once the affected larva becomes a bee, it leaves the brood cell, by uncapping the wax cap, allowing the parental mites and their offspring to spread out. The weakening from the mite feeding leads to evident symptoms as bees are unable to fly (deformed wing virus), helping mites to spread out and lead the colony to collapse. The presence of these viruses has been directly linked to colony losses, thus raising the need for more accurate techniques to measure and estimate the rate of infestation. The most used method for detecting a Varroa destructor infestation is manual sampling. Typically, a bunch of live bees (almost 300 bees) is put into a jar with alcohol or powdered sugar and shaken until most mites fall off. An alternative consists of sampling the brood by opening brood cells and checking for mites' presence. Lastly, a noninvasive method but still manual makes use of a bottom sticky board placed under each beehive to monitor the natural mite drop. However, all these methods have drawbacks. For these reasons, automatic monitoring inside the beehive might be a valid support tool for beekeepers to estimate the mite infestation level, limiting manual inspections and continuously monitoring the mite infestation level.
In this research project, the authors are working on developing an image-based acquisition system to gather samples of healthy and sick bees inside the beehive, with the aim of providing a tool for beekeepers to support the decision-making phases to limit the spread of mites
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