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公开(公告)号：CN115969383A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310124603.1
申请日：2023-02-16
申请人： 北京科技大学 , 中国兵器装备集团自动化研究所有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于心电信号和呼吸信号的人体生理疲劳检测算法，通过可穿戴设备获取人体生理信号后，经过噪声去除等预处理获取纯净信号，根据经验提取出心电信号和呼吸信号对应特征，基于超限学习机模型对当前时刻生理信号进行分类判断，得到当前疲劳状态，并记录结果用作“后处理”。将记录的历史疲劳状态加入到评估中，基于长短期记忆网络模型进行训练，可得到当前人体所处的疲劳场景，然后根据人体疲劳场景对当前疲劳状态进行二次评估与修正，该过程称为“后处理”，得到准确率更高的疲劳检测结果。
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公开(公告)号：CN116125458A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310150754.4
申请日：2023-02-22
申请人： 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
摘要： 本发明提供一种基于毫米波雷达的人员定位方法，包括以下步骤：进行空间数据采集，采用发射锯齿波形的MIMO雷达系统模型，对雷达设备进行文件配置，将采集到的调频连续波雷达数据进行解析，去除环境中的静态杂波；回波信号对其距离维进行加窗、多普勒FFT、FFT‑Shift处理，将零频分量搬移到RDM的多普勒维中间位置；自适应设定阈值；对活动人体目标进行水平角度估计，计算目标角度信息，将同一目标具有相同或相近特性的点聚合在一起；对人体位置进行二维图像显示，算得到的人体目标的质心坐标点可以看作目标的实际位置。本发明只提取被检测者的点云信息，能够很好的保护用户隐私，用户体验较好。不受遮挡物影响，适用于黑暗、浓烟等各种恶劣环境。
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公开(公告)号：CN115797305A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211578450.X
申请日：2022-12-06
申请人： 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种三维人耳图像解剖学区域分割方法、系统及设备，该方法包括：获得人耳点云数据；基于人耳点云数据，标出人耳点云数据的分割区域，形成点云区域分割数据集；对点云区域分割数据集进行预处理，获取训练数据集；建立初始识别网络模型，并使用训练数据集对所述初始识别网络模型进行训练，获得识别网络模型；基于识别网络模型，对人耳点云数据进行识别，得出人耳点云数据分割结果。本方案首次构建出人耳三维点云分割数据集，实现了对人耳三维图像语义分割，解决小规模人耳点云数据语义分割问题，且分割性能良好。
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公开(公告)号：CN115840505A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211556731.5
申请日：2022-12-06
申请人： 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC分类号： G06F3/01 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供一种基于表面肌电信号的手势识别方法、系统及设备，方法包括：在服务器中初始化模型，建立联合模型；客户端采集本地数据；服务器向客户端广播联合模型；客户端使用其本地数据在客户端训练联合模型，形成客户端模型；将客户端模型的参数矩阵上传服务器；服务器基于参数矩阵获得新联合模型的参数矩阵；达到预设的更新轮次后，得到最终联合模型。本方案在数据稀缺的情况下能有效减少跨域带来的影响，将多个拥有小型数据集的客户端结合，在保护数据隐私的前提下训练具有较强泛化能力的联合模型，当遇到新数据时，通过在联合模型上进行参数微调，可以在短时间内获得在新数据上有较好表现的网络模型。
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公开(公告)号：CN118393494A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410482138.3
申请日：2024-04-22
申请人： 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC分类号： G01S13/89
摘要： 本发明提供了基于毫米波雷达点云增强的人体三维成像方法及系统，该方法包括：获取毫米波雷达原始数据，基于所述原始数据，经过预处理，得到三维点云数据；基于生成对抗网络对所述点云数据进行数据增强，获得增强后点云数据；以增强后点云数据作为输入，经过三维成像模型，得到人体骨骼关节点坐标；基于所述人体骨骼关节点坐标，进行人体三维成像。本方案克服了毫米波雷达原始点云稀疏的问题，并且能够获得更高的关节点估计准确率。
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公开(公告)号：CN116491962A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310190007.3
申请日：2023-03-02
申请人： 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC分类号： A61B5/389 , A61B5/397 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种基于生成对抗网络的肌电控制系统鲁棒性提升方法，包括：使用生成对抗网络(GAN)的判别器作为判断肌电控制器的分类模型结果是否为已知动作类别的判别器。在展现本方法的效果时，首先会搭建一个简单的CNN模型为K类已知类分类器作为原执行器分类模型的模拟，CNN模型会对测试数据给出K维的预测输出。判别器需要据此挑选出已知分类的结果，拒绝掉未知的结果。最后，允许输出的分类结果将被执行器执行，拒绝掉未知动作后则维持默认或前一时刻状态，降低了执行器的执行动作错误率。判别器使用GAN训练得来。本发明的优点是：提升实际输出的动作的准确率，提升动作执行过程的鲁棒性，能够区分已知与未知动作，结构简洁，所需算力小。
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公开(公告)号：CN117281531B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311585159.X
申请日：2023-11-27
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： A61B5/352 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/24
摘要： 本发明提供了一种基于卷积长短时记忆网络的心理疲劳态识别方法及系统，该方法包括：对ECG信号进行去噪处理和降采样处理，得到预处理信号；对预处理信号进行R波检测，得到R波数据以及R波波峰位置坐标数据；基于R波波峰位置坐标数据，对所述R波数据进行切分，得到ECG节拍数据；构建网络模型，以ECG节拍数据为输入，进行特征提取及分类，得到分类结果。本方案降低了待分类数据的个体差异，也降低了分类器训练阶段的计算复杂度，相较于常规的机器学习算法，提高了识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114305364B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202210010289.X
申请日：2022-01-05
申请人： 北京科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于毫米波雷达的血压检测方法、系统和设备，该方法包括：基于毫米波雷达信号，获取物体的距离及相位信息，基于距离及相位信息的方差，确定对应于人体反射信号的距离箱，得到人体反射的相位信号；对所述人体反射的相位信号进行增强，去除噪声，得到增强相位信号；基于脉搏波所在频率范围，利用小波包分解，将脉搏波相位信号从增强相位信号中分离，得到重构脉搏波信号；对所述重构脉搏波信号进行预处理，并提取重构脉搏波信号的特征参数，基于所述特征参数，得到血压检测结果。本方案实现了血压的非接触式检测，对特殊人群及场景下的检测应用具有非常重要的意义。
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公开(公告)号：CN114550299A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210175737.1
申请日：2022-02-25
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： G06V40/20 , G06V10/34 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , A61B5/00 , A61B5/11
摘要： 本发明公开一种基于视频的老年人日常生活活动能力评估系统和方法，应用计算机视觉技术自动、客观、快速的完成评估过程。基于视频数据计算人体关节骨架位置，排除体型、衣物的影响，进行动作识别，提出基于注意力机制的关节活动能力评估方法，结合动作识别结果进行日常生活活动能力评估。本发明的优点是：有效节约人力和资源成本，通过机器信息化的处理和计算，完成评估过程，有效排除人体主观因素影响，评估结果更加客观准确。
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公开(公告)号：CN114305379A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210010616.1
申请日：2022-01-05
申请人： 北京科技大学
IPC分类号： A61B5/05 , A61B5/0205
摘要： 本发明提供了一种基于毫米波雷达的生理数据分析方法、系统及设备，该系统包括：生理信号采集模块，基于毫米波雷达对目标物体进行检测，得到雷达回波信号；基于所述雷达回波信号，采集生理信号；信号分解重构模块，用于对所述生理信号进行处理，获得重构心跳信息、重构呼吸信息；健康状态识别模块，基于超限学习机模型，对所述重构心跳信息、重构呼吸信息进行分析，获得目标健康状态。本技术方案能够非接触的对人体健康状态进行评估，应用领域更加广泛。
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