基于深度学习的混合现实开集人体姿态识别方法

    公开(公告)号:CN113705507A

    公开(公告)日:2021-11-26

    申请号:CN202111026314.5

    申请日:2021-09-02

    Abstract: 一种基于深度学习的混合现实开集人体姿态识别方法,使用基于混合现实的开集人体姿态识别算法的神经网络,通过基于样本数量不平衡问题的决策边界设置训练损失函数,得到训练后的神经网络将从虚拟域中学习到的域不变特征迁移到真实域中指导真实域中进行特征提取,实现混合现实人体姿态识别。本发明能够在准确识别已知人类活动的同时,检测出训练集中未出现过的未知活动。

    视觉ADAS-ECU硬件在环仿真测试系统

    公开(公告)号:CN110888416B

    公开(公告)日:2023-02-10

    申请号:CN201911217795.0

    申请日:2019-12-03

    Abstract: 一种基于高逼真游戏引擎的视觉ADAS‑ECU硬件在环仿真测试系统,包括:ADAS相机成像模拟模块、ADAS电脑控制模块、中央控制模块、用以提供仿真的物理场景的基于高逼真游戏引擎的物理场景模块以及分别与之相连的车辆动力学仿真模块、几何一致视频流生成模块、设置与评估模块。

    视觉ADAS-ECU硬件在环仿真测试系统

    公开(公告)号:CN110888416A

    公开(公告)日:2020-03-17

    申请号:CN201911217795.0

    申请日:2019-12-03

    Abstract: 一种基于高逼真游戏引擎的视觉ADAS-ECU硬件在环仿真测试系统,包括:ADAS相机成像模拟模块、ADAS电脑控制模块、中央控制模块、用以提供仿真的物理场景的基于高逼真游戏引擎的物理场景模块以及分别与之相连的车辆动力学仿真模块、几何一致视频流生成模块、设置与评估模块。

    基于可穿戴传感器的老年精神障碍肌少症风险预警系统

    公开(公告)号:CN118526185A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410635808.0

    申请日:2024-05-22

    Abstract: 一种基于可穿戴传感器的老年精神障碍肌少症风险预警系统,包括:可穿戴传感器、数据采集与传输模块、数据预处理模块、特征提取模块和风险评估模块,其中:可穿戴传感器采集受试者的行走数据并传输至数据采集与传输模块,数据预处理模块对收到的行走数据进行去除噪声和异常值的预处理,特征提取模块从预处理后的数据中提取出与肌少症相关的运动特征,风险评估模块根据提取出的运动特征进行肌少症风险的评估和预警并生成报告。本发明通过基于可穿戴传感器数据的运动特征分析,实现了非侵入性的肌肉状况评估并能够根据更多样的评价指标预警老年精神障碍患者肌少症风险,提高早期诊断率和治疗效果。

    基于毫米波雷达点云的人体姿态重构方法及系统

    公开(公告)号:CN118169645A

    公开(公告)日:2024-06-11

    申请号:CN202410282473.9

    申请日:2024-03-13

    Abstract: 一种基于毫米波雷达的人体姿态重构方法及系统,包括:全局特征提取模块、人体位移预测模块和人体姿态估计模块,其中:全局特征提取模块根据输入的毫米波雷达点云数据中提取全局特征,人体位移预测模块根据全局特征得到预测人体位移,全局特征提取模块进一步根据毫米波雷达点云数据结合预测人体位移生成优化全局特征,人体姿态估计模块根据优化全局特征生成人体姿态估计。本发明具备不同环境中的普适性和稳定性,能够得到最优的人体姿态重构结果,减少实际姿态重构的抖动,能够使实际系统更加稳定。

    一种基于可穿戴传感器数据的连续活动联合分割与识别方法

    公开(公告)号:CN115238786A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210850849.2

    申请日:2022-07-19

    Abstract: 本发明涉及连续活动分割与识别的技术领域,且公开了一种基于可穿戴传感器数据的连续活动联合分割与识别方法,包括以下步骤:S1:通过共享特征提取器提取可穿戴传感器序列获得共享表征;S2:将提取的共享表征通过联合分割和分类模块来预测边界和样本级活动预测;S3:最后结合设计的一致性边界生成模块,通过额外的活动转换边界预测,缓解了过度分割误差,最后通过边界一致性约束获得更加准确的边界,平滑类内预测并减少类间混淆,通过预测帧级活动标签克服了窗口多类问题,并通过额外的活动转换边界预测,缓解了过度分割误差,最后通过边界一致性约束获得更加准确的边界,平滑类内预测并减少类间混淆。

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