公开(公告)号：CN118673405A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410774138.0

申请日：2024-06-17

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 吴礼 ,  王田昱 ,  吴李梦 ,  李佳玮 ,  罗淳 ,  杨文妍 ,  彭树生

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06F3/01 ,  G06F21/31 ,  G01S7/41 ,  G01S13/88 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波雷达的舱内人员手势与身份联合识别方法，在手势识别的同时实现身份识别，对于优化驾驶体验、提高驾驶安全性具有重要作用；所述方法包括：杂波抑制、恒虚警检测、特征提取和特征分类。其中，特征分类是基于手势及身份联合识别网络，通过输入提取的多维特征进行手势及身份的联合识别。本发明创新性地提出了一种手势识别及身份识别方法，整合了手势识别和身份识别两个任务之间的相关信息，显著提高了手势识别以及身份识别的准确性，提高了识别效率，有助于提高行车体验，增强行车安全。

公开(公告)号：CN118139165A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410060625.0

申请日：2024-01-15

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 彭树生 ,  张健 ,  吴礼 ,  杨文妍

IPC: H04W64/00 ,  H04W4/02 ,  H04W4/33 ,  G06V20/00 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度信息融合的无线网络定位优化方法，实时获取WiFi信号强度指纹数据，利用最近邻匹配算法将目标当前位置的WiFi信号强度指纹数据与离线数据库中的WiFi信号强度指纹数据进行匹配，获得当前位置信息；利用室内场景图像离线数据库中的图像对LSTM时序网络进行训练，将在实时获取的待定位图像输入训练好的LSTM时序网络，确定目标当前位置信息；通过卡尔曼滤波融合步骤S1和S2获得的位置信息，获得实时修正的位置信息。本发明通过引入极大卡尔曼滤波技术，实现了对时序数据的精确处理，综合考虑了Wifi指纹数据和图像定位数据，避免了单一数据源定位精度低的缺陷。