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公开(公告)号：CN118132947A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410060446.7
申请日：2024-01-15
申请人： 济南市人民医院 , 山东蓓明医疗科技有限公司 , 济南大学
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/241 , G06F18/213 , A61B5/369 , A61B5/374 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种用于脑电信号的时频分析方法及系统，涉及康复医疗工程技术领域。该方法包括步骤：获取待分析的强频变调制信号；对强频变调制信号进行短时傅里叶变换，得到初始时频分布结果；对初始视频分布结果进行重分配，得到初始重分配结果；引入群延迟的二阶泰勒展开的信号模型计算二阶群延迟估计算子和幅度修正结果，根据二阶群延迟估计算子和幅度修正结果对初始重分配结果进行优化，得到优化后的时频分布结果；基于所述优化后的时频分布结果实现对所述强频变调制信号的分析。本发明能够识别出不同刺激下的脑电信号，提高识别方法的准确率。
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公开(公告)号：CN116206726A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211521076.X
申请日：2022-11-30
申请人： 济南市人民医院 , 济南大学 , 山东蓓明医疗科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多预测Kalman滤波器的肢体姿态检测方法及系统，包括：以IMU测量得到的角速度为状态向量，构建第一Kalman滤波器的状态方程；所述第一Kalman滤波器的观测方程中引入第一失锁因子；以四元数为状态向量，构建第二Kalman滤波器的状态方程，所述第二Kalman滤波器的观测方程中引入第二失锁因子；基于第一Kalman滤波器和第二Kalman滤波器对下肢姿态角速度和四元数的预测值，实现对相应关节姿态的预估。本发明方法利用两个Kalman滤波器对人体下肢姿态进行检测；通过引入失锁因子对两个滤波器的预测值进行失锁描述，能够实现对IMU测量数据的无缝预估，进而实现对人体下肢姿态的准确判断。
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公开(公告)号：CN118469971A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410639870.7
申请日：2024-05-22
IPC分类号： G06T7/00 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499
摘要： 本发明提供一种基于多模态信息融合的脊柱侧弯评估方法。所述基于多模态信息融合的脊柱侧弯评估方法包括：步骤一：使用基于多模态信息融合的脊柱侧弯评估系统采集参与者的静态正面、侧面深度图、骨骼关键点数据以及骨骼关键点的步态数据；步骤二：对采集的数据进行预处理，包括标签分类、图片切割和骨骼关键点数据处理；步骤三：将预处理好的多模态数据输入到脊柱侧弯评估模型中，该模型包括多个对应编码器、一个多模态融合层和预测层。本发明提供的基于多模态信息融合的脊柱侧弯评估方法，解决了现有脊柱侧弯评估方法效率低、主观性强、成本高以及无法有效保护青少年隐私等问题。
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公开(公告)号：CN116019418A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211005220.4
申请日：2022-08-22
申请人： 山东蓓明医疗科技有限公司 , 济南市人民医院
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本发明提供一种基于LSTM的自动康复评定方法及评定终端，根据患者病情与患病部位自主选择相应量表，使用惯性传感器获取患者运动数据；利用病情相同的多个患者重复多次以获取不同的数据样本，提取每个时间点的数值变化，将数据样本依次经过SC‑LSTM层、自注意力机制层、全连接层、soft‑max层处理，再使用交叉熵损失函数来进行验证；当康复评定算法验证有效时，利用康复评定算法对患者进行自动康复评定；滤除采集到的干扰数据；计算单个评定动作的得分；对康复评定总得分进行得分合理性检查，输出通过得分合理性检查之后的得分，若未通过得分合理性检查，则显示错误。本发明减少康复评定结果受到康复治疗师主观因素的影响。
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公开(公告)号：CN114964238A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210607299.1
申请日：2022-05-31
申请人： 济南大学 , 哈工大机器人(山东)智能装备研究院
摘要： 本发明提供了一种飞行器定位方法及系统，包括：获取当前时刻飞行器的INS位置信息和观测向量；根据观测向量，对INS位置信息进行滤波处理，得到当前时刻飞行器的状态向量；其中，在UWB正常工作时，观测向量基于INS位置信息与UWB位置信息计算得到；在UWB中断时，观测向量根据映射函数关系和前一时刻的状态向量预测得到。实现了在UWB信号缺失时对信号进行预测，使滤波器正常工作，提高了飞行器定位稳定性。
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公开(公告)号：CN113218388B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110228825.9
申请日：2021-03-02
申请人： 济南大学
摘要： 本发明公开了一种考虑可变有色测量噪声的移动机器人定位方法及系统，包括：以移动机器人k时刻在东向和北向的位置和速度作为状态量，将UWB测量得到的移动机器人与UWB参考节点之间的距离作为系统观测量，构建滤波模型；在扩展有限脉冲响应滤波器的基础上，根据在离线阶段选择的不同局部滤波窗口，构建m个不同的考虑有色测量噪声的子滤波器；通过IMM方式对构建的子滤波器的输出进行融合，得到当前时刻的移动机器人最优的位置预估，实现移动机器人的定位。本发明构建不同的有色测量噪声下的子EFIR滤波器，通过交互多模型算法，将各子滤波器的输出进行融合，最终得到最优的UWB测量的移动机器人最优位置预估。
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公开(公告)号：CN111578939B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010206200.8
申请日：2020-03-23
申请人： 济南大学
摘要： 本发明公开了一种考虑采样周期随机变化的机器人紧组合导航方法及系统，包括：获取机器人x方向和y方向的位置误差、速度误差、航向角以及当前时刻的采样周期数据；将上述采集到的数据作为扩展卡尔曼滤波器的状态向量；将激光雷达和航迹推算分别测量的机器人与特征点之间距离的平方差以及当前时刻的采样周期作为扩展卡尔曼滤波器的观测向量进行数据融合，最终得到机器人的最优的状态预估，实现对于机器人的路径导航。
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公开(公告)号：CN111693487A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010468700.9
申请日：2020-05-28
申请人： 济南大学
IPC分类号： G01N21/359 , G06N3/12 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种基于遗传算法和极限学习机的水果糖度检测方法及系统，包括：获取待测水果的原始近红外光谱并进行预处理；利用遗传算法筛选出最佳的特征波长；将所述最佳的特征波长输入到训练好的极限学习机预测模型，输出水果的可溶性固形物含量信息，进而得到水果糖度信息；其中，所述极限学习机预测模型基于水果的原始近红外光谱及对应的可溶性固形物含量值的对应关系建立。本发明基于遗传算法来筛选波长，将极限学习机法交互验证中因变量的预测值跟实际值的相关系数作为遗传算法的适应度函数，用遗传算法从原始光谱1557个光谱波长中选择最为合适的波长，大大提高水果糖度的预测精度。
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公开(公告)号：CN117804483A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850635.6
申请日：2023-12-28
申请人： 济南大学
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明属于机器人路径规划技术领域，尤其涉及一种基于改进人群搜索算法的多机器人路径规划方法及系统，方法包括：确定仓储栅格地图模型中路径的起始点和终点，基于机器人路径的起始点和终点之间所有节点的曼哈顿距离建立最优路径数学模型；采用改进人群搜索算法对仓储栅格地图模型中的路径进行寻优得到机器人最优路径；在路径寻优过程中，基于好评度引导与蒙特卡洛估计的多种群优化算法对种群进行优化，将优化后的种群作为改进人群搜索算法每次迭代的初始种群，将最优路径数学模型作为改进人群搜索算法的适应度函数计算个体的适应度。本发明引入多种群的优化方式，为改进SOA路径规划算法生成优质的初始种群，大大增加算法寻优效率。
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公开(公告)号：CN115615433A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110784429.4
申请日：2021-07-12
申请人： 中国人民解放军海军航空大学青岛校区 , 济南大学 , 山东蓓明医疗科技有限公司
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明公开了一种基于扩展Kalman和R‑T‑S平滑算法的混合定位方法及系统，包括：获取每个时刻机器人位置的预估，判断机器人在X方向和Y方向的位置变化情况；对于位置变化没有超过设定阈值的方向，利用R‑T‑S平滑算法对机器人在该方向的位置进行平滑，并对平滑过的位置取平均，得到机器人在该方向的最优位置预估。本发明分别判断机器人在X方向和Y方向的位置变化情况，对位置变化小于设定阈值的方向进行平滑，能够有效的提高局部方向处于静止状态下的导航预估的精度，进而提高整个导航的精度。
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