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公开(公告)号：CN116524595A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310447527.8
申请日：2023-04-24
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/09
摘要： 一种基于联邦学习的毫米波雷达人体动作识别方法，包括利用毫米波雷达获取人体动作的距离多普勒图数据，并通过卷积神经网络和长短时记忆网络对雷达数据提取浅层特征向量和时间相关性信息，最后通过分类器网络得到检测结果；同时采用联邦学习架构，将多个客户端设备的模型训练参数聚合，不断更新全局模型提高模型精度。在毫米波雷达进行人体动作识别基础上采用联邦学习架构，通过将数据存储和模型训练转移至本地客户端，不直接收集用户数据，仅通过模型参数的聚合来完成中心模型的更新，模型不仅具有高精度和更好的泛化能力，而且有效保障了用户数据的隐私安全。
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公开(公告)号：CN115910370A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202210232816.1
申请日：2022-03-09
申请人： 东南大学
IPC分类号： G16H50/80 , G06F16/9537 , H04L67/12 , H04M1/7243 , G08B21/18 , G08B21/24 , G16Y10/60 , G16Y20/10 , G16Y20/40 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/50
摘要： 本发明提出了一种集中检疫人群实时跟踪及接触风险防控应急系统，所述系统利用CO2传感器检测检疫点的环境变化，利用了基于IMU和地图信息的检疫人员的轨迹方法实时获取检疫人员的位置信息，结合检疫结果，检疫人员在检疫点的轨迹信息，分析检疫人员在检疫点的接触点风险。本公开的技术方案可以评估检疫点的环境信息，实时分析检疫点内检疫人员的位置信息，推断检疫人员检疫过程中的接触度风险，有利于检疫完成后的跟踪调查，有利于大规模集中检疫点高效、安全地开展。
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公开(公告)号：CN115619605A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202210988129.2
申请日：2022-08-17
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06Q50/26 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06N7/02 , G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种基于语义信息的传统民居环境质量评估方法，首先通过移动终端搭载采集器对传统民居建筑进行环境数据采集，将数据传输至云端服务器对原始数据进行预处理；然后结合多源信息计算各采样点的语义信息，接着基于语义信息进行K‑medoids聚类得到整个传统民居环境下的污染源分布以及污染传播趋势情况，进行区域划分并进行可视化输出；最后根据划分的各个区域自适应的调整环境参数权重，通过模糊综合评价方法对收集到的传统民居环境进行环境评定。本发明在传统民居环境质量评估过程中，能对环境数据进行高质量采集，成本低且准确率高，并能对传统民居环境质量做出合理评估，以供决策者进行优化及处理。
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公开(公告)号：CN111538835A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010238006.8
申请日：2020-03-30
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的社交媒体情感分类方法与装置。首先基于构建基础知识图谱，并结合情感词典对基础知识图谱中的实体进行情感实体定位和情感极性标注，构建适用于社交媒体情感分类任务的情感知识图谱；接着使用GAN神经网络模型提高实体及实体关系的向量嵌入精度；再使用CBOW模型训练词向量，并利用知识图谱中的实体属性进行情感词向量训练；最后基于Bi-LSTM多特征融合情感分类策略，对词汇输入向量融合通用词向量、实体向量和情感词向量，以提高社交媒体应用中情感分类方法的处理性能与精度。本发明可有效解决传统情感分类方法普遍存在的精度不高、运算复杂等问题，能够快速、灵活地应用于社交媒体情感分类。
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公开(公告)号：CN114187654B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111406739.9
申请日：2021-11-24
申请人： 东南大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/70 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/00
摘要： 本发明提出了一种基于机器学习的微惯性武术动作识别方法及系统，包括数据采集模块、通信组网模块、数据处理模块、数据库存储模块、规范性分析模块以及反馈模块。数据采集模块可以通过微惯性数据传感器采集该用户训练时的节点速度，角速度，加速度及压力；通信组网模块通过滤波算法进行数据传输；数据库存储模块通过Sql进行数据存储；建立反馈模块，对不合理的数据进行反馈，并重新测量。本发明基于机器学习，将采集的运动信号进行处理，通过三级处理模式进行标样，可以以更规范且少量的数据源获得更多样性的组合动作以提高动作识别的准确性。本发明亦可准确识别人的武术动作，并进行规范性评估。
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公开(公告)号：CN113686339B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202110935613.4
申请日：2021-08-16
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于移动终端众包数据的室内导航路网提取方法，属于室内定位导航领域。该算法首先通过对室内行人众包数据进行提取，解算得到行人轨迹；接着采用ST‑DBSCAN算法去除冗余轨迹点，结合运动数据信息判定轨迹点所在区域，增添语义信息；最后基于Douglas‑Peucker抽稀算法对解算出来的行人室内轨迹进行轨迹压缩，构建原始室内语义路网；该室内导航网络在后续获得新的轨迹时，会自动进行更新和优化，同时可以对后续轨迹进行约束和匹配，提高定位精度。该方法在面对未知环境时，能够快速、高效、低成本地获取室内导航路网，同时当环境动态变换后，可支持对路网进行动态修改。
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公开(公告)号：CN115607146B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211620807.6
申请日：2022-12-16
申请人： 东南大学
摘要： 一种用于腿部姿态估计的可穿戴单节点设备及测量方法，设备由一个微惯性传感器以及多块水凝胶集成，置于膝盖处，能够测量人体运动时的大腿、小腿姿态以及膝关节的角度。首先利用大腿姿态、水凝胶测量数据估计人体运动状态，而后根据运动约束条件，预测小腿姿态；微惯性测量膝关节角度采用互补滤波融合，再与水凝胶的角度测量值利用Kalman滤波器进行融合，获得准确关节角度。本发明仅采用一个微惯性传感器，有效避免了多传感器的对齐问题，同时水凝胶的辅助测量有助于减少惯性解算的累计误差，提高测量结果的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN115376067A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210989240.3
申请日：2022-08-17
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了基于加速度计的地铁公共交通拥挤监测与风险评估系统，由智能手机中的加速度传感器收集人员运动加速度数据，收集到的数据进行预处理、特征提取和选择，在最后根据提取的特征对人员流动的情况进行分类，同时由安放在环境中的加速度计收集的楼梯振动数据，将两个系统中的数据在电脑中进行处理、特征提取和选择，得到一个对人流量的评估，由两个系统得出的结果进行处理得到最终的人流量评估。本申请将两种状态的数据进行了统一，互补了两个模式下人流量评估的优缺点，从而提高了系统精度与可靠性，对于构建地铁安全评估系统具有一定的参考价值。
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公开(公告)号：CN116679693A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310441613.8
申请日：2023-04-23
申请人： 东南大学
IPC分类号： G05D1/02
摘要： 融合螺旋桨水动力的无人艇自抗扰控制方法,首先建立水面无人艇的动力学模型,然后分析无人艇的受力模型，估计出受到风浪、水流干扰的作用力和力矩，实时反馈无人艇的运动状态变化，并利用扩张状态观测器对未建模部分与不确定部分进行实时观测。基于自抗扰控制方法设计控制律，并在螺旋桨控制律中加入风浪和水流扰动以及重心的变化情况，在遇到外界环境干扰和不确定性干扰可以及时的补偿从而实现稳定的航行，相比于现有姿态控制方案能够提高水面无人艇的航行控制性能，更适用于实际航行过程。
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