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公开(公告)号：CN110287844A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910529956.3
申请日：2019-06-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于卷积姿势机和长短时记忆的交警手势识别方法属于电子信息领域。本发明在分析交警手势的关节铰接特征基础上，建立基于关节点和骨架的交警手势模型；应用CPM提取交警手势的关键节点，并在此基础上提取交警手势骨架的相对长度及其与重力加速度的夹角作为交警手势的空间上下文特征；将CPM与LSTM结合提取交警手势的空间和时序特征，并构造了CTPGR；创建交警手势视频库，并对CTPGR进行训练和验证；实验证明CTPGR可以快速准确的识别交警手势，系统的准确率达到95.09％，并对光线、背景和交警手势位置变化具有较强的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN112891162B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110058304.3
申请日：2021-01-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61H3/06
Abstract: 基于移动可穿戴计算的智慧盲杖属于电子信息领域，是一种基于可穿戴计算技术的盲人辅助装置。装置自身具有照明、发声发光呼救功能并可通过按钮控制已连接的移动智能设备上功能的启用或关闭。移动智能设备上的功能有：使用阈值分割、RANSAC和区域生长算法实现障碍物检测功能；语音播报当前时间、位置信息功能；红绿灯检测功能。本发明采用新型的结构设计，具有单指操作的特性；自动连接移动智能设备，并与其高效通信；配套的APP上具有语音信息播报、障碍物检测、红绿灯检测功能；采用振动的方式向盲人迅速反馈，增强其的使用体验。
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公开(公告)号：CN112183198A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010851927.1
申请日：2020-08-21
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 肢体骨架和头手部件轮廓融合的手势识别方法属于计算机视觉领域。本发明提出了使用人体骨架姿态特征结合手势部件轮廓特征描述人体手势。本发明使用轮廓检测网络识别出的手势部件类别表征人体局部信息，使得人体模型结构更加完整。本发明剪裁CPM网络构造人体骨架关键节点识别网络KEN，使其具有足够的实时性，在实际测试中可以达到每秒15帧的识别速度，同时具有较高的识别精度，本发明设计并实现了人体动态手势识别机GRSCTFF，使其可以在多种复杂场景下较为准确的识别人体动态手势的类别，解决了基于计算机视觉的人体手势识别方法易受光照、背景和手势动态变化影响等问题；具有参数量较少，运算速度快，识别精度高的特点。
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公开(公告)号：CN105741491A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610152570.1
申请日：2016-03-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08B21/04
CPC classification number: G08B21/043
Abstract: 本发明公开了基于卡尔曼滤波与KNN算法的跌倒检测报警系统及方法，包括：采集模块、处理模块、传输模块、识别模块、判断模块和通知模块；采集模块用于采集人体活动中上躯干部位的三维加速度和三维角速度数据；处理模块通过三维加速度和三维角速度数据计算合加速度与合角速度；识别模块基于卡尔曼滤波与KNN算法对人体活动状态进行分类识别，识别出人体的运动类型；判断模块判断是否为“跌倒”类型，当判断结果为“跌倒”类型时，通知模块通过设置的报警方式通知设定的联系人。本发明通过基于卡尔曼滤波与KNN算法对人体活动状态进行识别，检测准确率高、误报率低；具备通信功能，能够实时通知跌倒老人的亲属，确定跌倒位置。
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公开(公告)号：CN110287844B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910529956.3
申请日：2019-06-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于卷积姿势机和长短时记忆的交警手势识别方法属于电子信息领域。本发明在分析交警手势的关节铰接特征基础上，建立基于关节点和骨架的交警手势模型；应用CPM提取交警手势的关键节点，并在此基础上提取交警手势骨架的相对长度及其与重力加速度的夹角作为交警手势的空间上下文特征；将CPM与LSTM结合提取交警手势的空间和时序特征，并构造了CTPGR；创建交警手势视频库，并对CTPGR进行训练和验证；实验证明CTPGR可以快速准确的识别交警手势，系统的准确率达到95.09％，并对光线、背景和交警手势位置变化具有较强的抗干扰能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112891162A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110058304.3
申请日：2021-01-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61H3/06
Abstract: 基于移动可穿戴计算的智慧盲杖属于电子信息领域，是一种基于可穿戴计算技术的盲人辅助装置。装置自身具有照明、发声发光呼救功能并可通过按钮控制已连接的移动智能设备上功能的启用或关闭。移动智能设备上的功能有：使用阈值分割、RANSAC和区域生长算法实现障碍物检测功能；语音播报当前时间、位置信息功能；红绿灯检测功能。本发明采用新型的结构设计，具有单指操作的特性；自动连接移动智能设备，并与其高效通信；配套的APP上具有语音信息播报、障碍物检测、红绿灯检测功能；采用振动的方式向盲人迅速反馈，增强其的使用体验。
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公开(公告)号：CN108230618A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711397818.1
申请日：2017-12-21
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: Y02D70/00 , Y02D70/10 , G08B21/043 , A61B5/1117 , A61B5/746 , G08B21/0446 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开一种面向社区基于ZigBee的低功耗跌倒检测系统，包括：多个运动感知模块和服务器；其中，运动感知模块采用Zigbee和中断功能实现低功耗人体运动数据采集，并将采集的运动数据通过ZigBee网络传至集成了ZigBee汇聚节点的服务器，服务器进行卡尔曼滤波并通过kNN算法分析检测是否发生跌倒，一旦检测到跌倒系统自动报警。本发明在传输距离上面，很好的开阔了用户的活动范围；在获取和传输用户跌倒数据上面，采用了低功耗的设备和中断驱动的数据传输算法，很好解决了穿戴设备高能耗的问题；在跌倒数据处理和检测上，提高了检测识别跌倒的精度；在跌倒报警上面，能够及时的进行报警和通知。
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公开(公告)号：CN104534991A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410802227.8
申请日：2014-12-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01B11/02
Abstract: 一种自动扫描螺钉长度数据表格的检测装置，扫描灯光与摄像头相连接，摄像头与图像采集器相连；图像采集器、显示屏、扬声器、WIFI模块与中心控制单元相连；显示屏与触摸输入板相连；摄像头的镜头对准数据表格；图像采集器用以控制摄像头的镜头与数据表格的焦距，以及扫描灯光的亮度，以实现对数据表格成影图像清晰度的确认；WIFI模块用以与远程控制总机相连，以实现数据的存储、打印、累计功能。触摸输入板用以控制WIFI模块与远程控制总机的交互。本装置使用户可以通过纸质表格扫描或手动输入数据轻松得出受控结果，使用十分方便。本装置只有手掌大小，易于携带，使用不受环境的限制。
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公开(公告)号：CN115731613A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211424842.0
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京工业大学 , 北京诚星科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 基于时序线性人体蒙皮模型和图卷积网络的四方向交警手势识别方法属于电子信息领域。本方法利用时序线性人体蒙皮模型(SMPL)重建交警指挥手势的动力树，并根据时间上下文信息构建交警手势时序动力学图模型。其次，针对现有图结构划分策略受限的问题，提出了一种基于相对高度的图卷积内核标签划分策略(RHPS)，并设计了一种基于相对高度的图卷积网络(RHGCN)。最后，融合RHGCN以及空间域平均预测器(SMP)设计实现了基于单目视觉的四方向交警手势识别器MTPGR。本发明有效完成四方向交警手势识别的任务需求，识别效果Jaccard系数达到0.908，相比现有单方向手势识别方法提高0.137，识别准确率显著提升。
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公开(公告)号：CN105741491B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201610152570.1
申请日：2016-03-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G08B21/04
Abstract: 本发明公开了基于卡尔曼滤波与KNN算法的跌倒检测报警系统及方法，包括：采集模块、处理模块、传输模块、识别模块、判断模块和通知模块；采集模块用于采集人体活动中上躯干部位的三维加速度和三维角速度数据；处理模块通过三维加速度和三维角速度数据计算合加速度与合角速度；识别模块基于卡尔曼滤波与KNN算法对人体活动状态进行分类识别，识别出人体的运动类型；判断模块判断是否为“跌倒”类型，当判断结果为“跌倒”类型时，通知模块通过设置的报警方式通知设定的联系人。本发明通过基于卡尔曼滤波与KNN算法对人体活动状态进行识别，检测准确率高、误报率低；具备通信功能，能够实时通知跌倒老人的亲属，确定跌倒位置。
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