-
公开(公告)号：CN111933181B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010663184.5
申请日：2020-07-10
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于复数阶导数处理的鼾声特征提取和检测方法，步骤A、获取待检测音频信号的复数阶导数；步骤B、利用鼾声信号的复数阶导数在时间轴与实轴所在平面或复平面的投影在幅值上与其它声音有显著区别的特点，从待检测音频信号的复数阶导数中提取鼾声鉴别特征值；步骤C、判断鼾声鉴别特征值是否在所设阈值范围内；如果是，则判定为鼾声，反之则不是鼾声。本发明还提供了一种基于复数阶导数处理的鼾声特征提取和检测装置，以及一种基于复数阶导数处理的鼾声特征提取方法。本发明提取的鼾声特征与其它声音特征有明显区别，提高了鼾声检测的准确度，降低了算法的复杂性。
-
公开(公告)号：CN110974238A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911113875.1
申请日：2019-11-14
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种用于止鼾床垫的人体睡眠位姿识别和顶推点确定方法及装置。该方案在床垫表面人体仰卧时肩部和上背部区域布置压力传感器网络；采集人体作用于床垫时各压力传感器数值，去除不是由人体肩部作用而产生的干扰数据；将有压力数值显示的压力传感器作为人体肩部有效作用点；判断有效作用点宽度是否满足已知的人体肩部宽度范围，如果是，则认为处于仰卧睡眠状态，否则，认为处于侧卧睡眠状态；在确定为仰卧时，根据人体肩部有效作用点位置和压力传感器采集值，计算出人体作用于床垫的重心位置，将与所述重心位置距离最近的顶推机构确定为将要进行动作的机构。本发明降低了算法的复杂度，提高了睡眠姿态识别的准确率，同时降低了开发成本。
-
公开(公告)号：CN107808944A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711009439.0
申请日：2017-10-25
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： H01M2/16 , H01M10/0525 , H01M10/42 , D01F9/16
CPC分类号： H01M2/1686 , D01F9/16 , H01M2/1613 , H01M2/1653 , H01M10/0525 , H01M10/4235
摘要： 本发明涉及一种多孔金属-有机骨架材料(MOF)与碳纳米纤维(CNFs)材料组成的复合材料，用于金属锂负极保护，可以有效解决金属锂负极表面锂枝晶生长的问题，提高锂负极的循环稳定性，提高采用金属锂材料的二次电池的电池性能和安全性。
-
公开(公告)号：CN118247305A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410325185.7
申请日：2024-03-21
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明提供一种抗遮挡和抗相似目标干扰的相关滤波跟踪方法，可在保证较高运行速度的前提下，在遮挡时实现更加准确的跟踪，并有效解决目标重现后相似目标干扰的问题；相对于仅仅使用Kalman滤波器预测的方法来说，本发明使用了快速NCC算法进行更大区域的检测，而不是仅仅依赖于Kalman预测的结果，因此能够在遮挡时跟踪的更加准确；同时，本发明所采用的快速NCC算法能够在实现大范围检测时保证较快的运算速度；最后，基于NCC对于相似目标具有较好分辨能力的优点，本发明引入了融合运动信息的NCC算法和KCF算法同时进行目标重现后的检测，因此相对于传统KCF结合Kalman的算法而言，能更好的解决目标重现后的相似目标干扰问题。
-
公开(公告)号：CN114708300A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210246897.0
申请日：2022-03-02
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/269 , G06T7/277 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种可抗遮挡的自适应目标跟踪方法及系统，在训练位置相关滤波器的同时训练一个尺度相关滤波器，可以实现尺度自适应变换，如果没有这个变换，目标框在训练过程中大小不变，与刚开始手动确定的矩形框大小相同，但是加上尺度变换后，目标框的大小可以随着目标的远近而自动改变大小，当目标运动离摄像头越来越远时目标框变小，当运动越近时目标框就会变大，从而提高了整套算法的精确度和鲁棒性。采用自适应模型更新策略，通过计算PSR的值来进行异常检测目标是否发生遮挡或者丢失，从而扩大搜索区域，解决了传统目标跟踪方法，一旦因目标运动等原因造成目标发生遮挡或者丢失时就无法继续跟踪的问题，提高了目标跟踪的持续性和可靠性。
-
公开(公告)号：CN110634504B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910871659.7
申请日：2019-09-16
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种鼾声检测方法和装置，所述方法利用音频信号的过零率和共振峰特性，识别鼾声信号；在利用共振峰特性识别鼾声信号时，判断是否满足两个条件；条件L1为：判断最高共振峰处的共振峰频率fmax和带宽Wmax的比值Q1是否在设定范围内；条件L2为：当音频信号存在频率低于频率阈值θ的共振峰Pd时，判断最高峰共振峰与共振峰Pd的峰值之比Q2是否对应范围内；如果存在共振峰Pd，则当同时满足条件L1和条件L2时，判定当前语音信号满足鼾声的共振峰特性；如果不存在共振峰Pd，则当满足条件L1时，判定当前语音信号满足鼾声的共振峰特性。本发明能够提高鼾声检测的准确度，降低检测的复杂度。
-
公开(公告)号：CN111933181A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010663184.5
申请日：2020-07-10
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于复数阶导数处理的鼾声特征提取和检测方法，步骤A、获取待检测音频信号的复数阶导数；步骤B、利用鼾声信号的复数阶导数在时间轴与实轴所在平面或复平面的投影在幅值上与其它声音有显著区别的特点，从待检测音频信号的复数阶导数中提取鼾声鉴别特征值；步骤C、判断鼾声鉴别特征值是否在所设阈值范围内；如果是，则判定为鼾声，反之则不是鼾声。本发明还提供了一种基于复数阶导数处理的鼾声特征提取和检测装置，以及一种基于复数阶导数处理的鼾声特征提取方法。本发明提取的鼾声特征与其它声音特征有明显区别，提高了鼾声检测的准确度，降低了算法的复杂性。
-
公开(公告)号：CN110974238B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201911113875.1
申请日：2019-11-14
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种用于止鼾床垫的人体睡眠位姿识别和顶推点确定方法及装置。该方案在床垫表面人体仰卧时肩部和上背部区域布置压力传感器网络；采集人体作用于床垫时各压力传感器数值，去除不是由人体肩部作用而产生的干扰数据；将有压力数值显示的压力传感器作为人体肩部有效作用点；判断有效作用点宽度是否满足已知的人体肩部宽度范围，如果是，则认为处于仰卧睡眠状态，否则，认为处于侧卧睡眠状态；在确定为仰卧时，根据人体肩部有效作用点位置和压力传感器采集值，计算出人体作用于床垫的重心位置，将与所述重心位置距离最近的顶推机构确定为将要进行动作的机构。本发明降低了算法的复杂度，提高了睡眠姿态识别的准确率，同时降低了开发成本。
-
公开(公告)号：CN110634504A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910871659.7
申请日：2019-09-16
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种鼾声检测方法和装置，所述方法利用音频信号的过零率和共振峰特性，识别鼾声信号；在利用共振峰特性识别鼾声信号时，判断是否满足两个条件；条件L1为：判断最高共振峰处的共振峰频率fmax和带宽Wmax的比值Q1是否在设定范围内；条件L2为：当音频信号存在频率低于频率阈值θ的共振峰Pd时，判断最高峰共振峰与共振峰Pd的峰值之比Q2是否对应范围内；如果存在共振峰Pd，则当同时满足条件L1和条件L2时，判定当前语音信号满足鼾声的共振峰特性；如果不存在共振峰Pd，则当满足条件L1时，判定当前语音信号满足鼾声的共振峰特性。本发明能够提高鼾声检测的准确度，降低检测的复杂度。
-
公开(公告)号：CN114708300B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202210246897.0
申请日：2022-03-02
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T7/246 , G06T7/269 , G06T7/277 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06V10/62 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种可抗遮挡的自适应目标跟踪方法及系统，在训练位置相关滤波器的同时训练一个尺度相关滤波器，可以实现尺度自适应变换，如果没有这个变换，目标框在训练过程中大小不变，与刚开始手动确定的矩形框大小相同，但是加上尺度变换后，目标框的大小可以随着目标的远近而自动改变大小，当目标运动离摄像头越来越远时目标框变小，当运动越近时目标框就会变大，从而提高了整套算法的精确度和鲁棒性。采用自适应模型更新策略，通过计算PSR的值来进行异常检测目标是否发生遮挡或者丢失，从而扩大搜索区域，解决了传统目标跟踪方法，一旦因目标运动等原因造成目标发生遮挡或者丢失时就无法继续跟踪的问题，提高了目标跟踪的持续性和可靠性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
10 条记录 (耗时 0.035 秒)
