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公开(公告)号：CN110020686B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910284464.2
申请日：2019-04-10
申请人： 浙江大学城市学院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种基于群智感知传感数据的路面异常检测方法，包括步骤：1)识别异常分割点：基于给定的加速度序列S＝{a1，…，ai，…}确定fd(ti，τ)，其代表在滑动窗口(ti‑τ/2,ti+τ/2)下垂直加速度的波动距离，然后使用基于阈值的方法选择候选异常分割点；2)删除错误分割点：需要排除其他因素导致垂直加速度数据的波动距离大于阈值的情况，利用逐段聚集平均表示方法(PAA)和随机森林算法对正常子序列和异常子序列进行分类，排除错误分割点；3)学习训练集的尺度不变特性；4)在测试集中检测路面异常情况。本发明的有益效果是：本发明的方法通过学习标度不变的特征来检测异常，在不同标记样本比例的基线方法中表现出更好的一致性。
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公开(公告)号：CN110197235A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910570941.1
申请日：2019-06-28
申请人： 浙江大学城市学院
摘要： 本发明涉及一种基于独特性注意力机制的人体活动识别方法，包括步骤：1)对数据进行预处理；2)设计带有独特性注意力机制的LSTM神经网络模型，设计带有独特性注意力机制的LSTM神经网络模型，整个网络分为3个部分：LSTM层、独特性注意力机制层与SOFTMAX全连接层，网络模型的输入为已经过数据预处理的时间序列段，输出为要识别的活动类别；3)训练与预测。本发明的有益效果是：通过计算基本动作的重要性，可以使本模型着重关注于更加重要的基本动作，进而更准确地识别人体活动；本发明可以判断进行活动时，哪些时刻是对识别这些活动更加重要的；通过计算每个时刻的注意力权值，来让模型更加关注与对识别活动重要的部分，进一步提升人体活动识别的性能。
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公开(公告)号：CN105654766A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610164042.8
申请日：2016-03-22
申请人： 浙江大学城市学院 , 上海煜麦网络科技有限公司
IPC分类号： G08G1/123
CPC分类号： G08G1/123
摘要： 一种基于ZigBee指纹定位技术的大型地下停车场寻车系统，帮助车主泊车离开，长时间返回停车场后，能够快速找到自己的停车位，提升停车场的使用效率，节省车主的时间与精力； 本发明能尽快帮助车主找到自己的停车位，节省了车主的时间和精力，也提高了提车场的使用效率；提高了寻车的自动化程度，自动实现在位登记（绑定）、定位和离开注销（去绑定）过程。最大程度地减少了车主寻车过程的手动操作过程；考虑了多人同时泊车和多人同时寻车时的情况，超声波测距传感器准确检测出停车位的同时，ZigBee无线网络节点定位手持停车卡，并将两者绑定，避免多人同时停车时，车位与停车卡绑定混乱。
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公开(公告)号：CN102626312A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210098274.X
申请日：2012-04-01
申请人： 浙江大学城市学院
IPC分类号： A61B5/11
摘要： 本发明实施例公开了一种跌倒检测方法、跌倒检测装置和穿戴式设备。本发明实施例的跌倒检测方法如下：从三轴加速度传感器获取人体对应的三轴加速度信号；以第一时间间隔分段存储三轴加速度信号，获得待分析的三轴加速度信号值；以低采样速率获得当前向量，计算当前向量和预设的参考向量之间的当前夹角，比较当前夹角大于预设的阈值夹角，判定人体处于非直立姿势；以高采样速率分析待分析的三轴加速度信号，获得前一夹角和后一夹角，比较前一夹角小于直立姿势的跌倒阈值，比较当前夹角、后一夹角大于非直立姿势的跌倒阈值，判定人体跌倒。本发明用于基于传感器检测人体实时的加速度值，简单、高准确率地判定人体所在的姿势以及是否跌倒。
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公开(公告)号：CN108875597A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810538902.9
申请日：2018-05-30
申请人： 浙江大学城市学院
摘要： 本发明涉及一种面向大规模数据集的两层活动聚类识别方法，包括：1)基于稀疏编码的活动聚类；2)特征选择以及组分类器的训练；3)特征选择以及组内分类器的训练。本发明的有益效果是：本发明在大规模数据集上将活动按照相似度划分成不同组别，选择出更具针对性的特征，提高了活动识别的准确性；本发明的两层活动聚类识别模型的分类效果相比于单层的分类模型有着明显的提升，选择出的特征更具有针对性；本发明的特征选择方法更能选择出重要的特征，能使用更少的特征来达到令人满意度的分类准确度。
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公开(公告)号：CN103049798B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201210516497.3
申请日：2012-12-05
申请人： 浙江大学城市学院
CPC分类号： Y04S10/54
摘要： 本发明涉及一种应用于光伏发电系统的短期发电功率预测方法，其特征在于它包括两个阶段：1、将原始发电功率信号进行经验模态分解；2、为每个分解分量构建基于遗传算法的BP神经网络预测模型。本发明的好处主要表现在：提前进行准确的光伏发电功率预测，可以确定传统电网与光伏发电微网的电流流动方向，制定电力系统的调度方案并降低电力系统运行成本；同时，还能提前制定能源储备规划，减少光伏发电的不可控性和间歇性对大电网造成不利影响，增强光伏发电的市场竞争优势。同时，本系统也是将人工神经网络、遗传算法等计算机技术运用于光伏发电功率预测的一个先例，具有很大的新颖性和实用性。
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公开(公告)号：CN103473488B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310426325.1
申请日：2013-09-18
申请人： 浙江大学城市学院
IPC分类号： G06F21/14
摘要： 本发明提出了一种android应用程序防盗版的方法及系统，包括将android应用程序程序分成两部分：关键程序和不完整的部分应用程序，两者结合才能正常运行。将两部分都上传至服务器，服务器对关键代码进行加密处理，用户下载了不完整的部分程序后，首次运行需向服务器申请关键程序。获得服务器认证后方可下载关键程序，然后在客户端解密关键程序并存储到安全空间，经判断为合法权限后方可加载关键程序，以正常运行应用程序。首次运行之后，关键程序存储在安全空间，每次运行无需再从服务器下载。本发明不增加开发者的工作量，能过有效的防止应用程序被逆向工程和盗版。
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公开(公告)号：CN105417310A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510517970.3
申请日：2015-08-21
申请人： 浙江大学城市学院
IPC分类号： B66B5/06
摘要： 本发明涉及一种基于加速度传感器的电梯维保监督方法与装置,其独立于电梯原有电气控制系统，基于附加的一维或多维加速度传感器实现。其控制流程首先通过附加在电梯中的加速度传感器，采集电梯垂直运行方向的加速度as，根据加速度变化计算出电梯移动距离Ls、电梯运行时间Ts、电梯启停次数Qs三个参数，将计算得到的三个参数值(Ls、Ts、Qs)，与电梯安全运行维修保养规定的三个参数(Lb、Tb、Qb)比对，及时发出电梯维修保养信号，提高电梯安全的运行性。本发明作为电梯安全运行的有效辅助技术方法，为维修保养管理提供了科学依据。
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公开(公告)号：CN102211725A
公开(公告)日：2011-10-12
申请号：CN201110149823.7
申请日：2011-06-03
申请人： 浙江大学城市学院
摘要： 本发明涉及一种基于加速度传感器的升降机维保的控制装置及控制方法，其控制装置包括：微处理器、加速度传感器、存储器、提醒指示器、通讯接口、实时时钟和电源，微处理器分别与加速度传感器、存储器、提醒指示器、通讯接口、实时时钟和电源相连，加速度传感器实时采集升降机加速度参数传送给微处理器，微处理器实时计算升降机移动距离、升降机运行时间和升降机启停次数三个实际运行参数并保存在存储器中，升降机安全运行维修保养规定的移动距离、升降机运行时间和升降机启停次数三个维保规定参数也保存在存储器，微处理器存取实际运行参数和维保规定参数并进行比较，若升降机实际运行参数超出升降机安全运行维修保养规定参数，微处理器1发送信号给提醒指示，提醒用户进行维保，同时，微处理器1也通过通讯接口，将维保信息发送给第三方。本发明在独立于升降机原有电气控制系统的前提下，解决了原有升降机维保过程中纯粹以日历时间天数为标准的盲目性，极大的减少安全隐患，提高了维保的科学性。
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