公开(公告)号：CN114187654B

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202111406739.9

申请日：2021-11-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 阳媛 ,  周景皓 ,  尹俊鹏 ,  郑笑海 ,  何子飞 ,  杨浩然 ,  李晓智

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提出了一种基于机器学习的微惯性武术动作识别方法及系统，包括数据采集模块、通信组网模块、数据处理模块、数据库存储模块、规范性分析模块以及反馈模块。数据采集模块可以通过微惯性数据传感器采集该用户训练时的节点速度，角速度，加速度及压力；通信组网模块通过滤波算法进行数据传输；数据库存储模块通过Sql进行数据存储；建立反馈模块，对不合理的数据进行反馈，并重新测量。本发明基于机器学习，将采集的运动信号进行处理，通过三级处理模式进行标样，可以以更规范且少量的数据源获得更多样性的组合动作以提高动作识别的准确性。本发明亦可准确识别人的武术动作，并进行规范性评估。

公开(公告)号：CN117442446A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311653372.X

申请日：2023-12-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨晨熙 ,  费思量 ,  于立尧 ,  王思远 ,  何子飞 ,  李建清 ,  刘澄玉

IPC: A61G7/057

Abstract: 本发明公开了一种具有便携式可调整压力传感器的防压疮智能系统，该系统在床垫两侧分别放置分段式滑轨，在控制传感器横向移动的方面，通过导线的伸缩来完成传感器伸缩移动的目的，并通过螺丝旋转来固定导线；在控制传感器纵向移动的方面，在滑轨上安装滑块，滑块在滑轨上可以自由移动，每个滑块与一个固定块结合，每个固定块固定一个传感器，通过移动滑块带动固定块移动，进而带动传感器纵向移动。在滑轨内侧安装磁铁，通过磁吸效果将滑轨固定在床的两侧。通过以上方法，实现传感器在床垫上位置的固定，滑轨通过磁铁相吸的方式固定在床的侧面。本发明可以实现传感器在床垫上的局部自由移动，对不同身高体重人群的关键部位进行有效压力监测。

公开(公告)号：CN116712062A

公开(公告)日：2023-09-08

申请号：CN202310794678.0

申请日：2023-06-29

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨晨熙 ,  何子飞 ,  李钰雯 ,  费思量 ,  于立尧 ,  王思远 ,  李建清 ,  刘澄玉

IPC: A61B5/103

Abstract: 本发明公开一种褥疮风险监测中压力传感器稀疏化系统，包括压力传感器稀疏分布模块、压力传感器阵列稀疏表示模型建立模块、压力传感器位置调节模块、医疗床结合模块以及褥疮风险监测模块。压力传感器稀疏分布模块，获得针对监测褥疮风险问题的压力传感器最优位置分布；压力传感器阵列稀疏表示模型建立模块实现压力传感器阵列信号的稀疏化表示；压力传感器位置调节模块实现压力传感器在所属分布区域内的适当移动；医疗床结合模块实现对压力数据的有效采集；褥疮风险监测模块实现对发生褥疮的预警。本发明能够实现在褥疮风险监测中压力传感器合理稀疏化，并实现在不同环境下对不同对象、在不同场景下褥疮风险的有效监测。

公开(公告)号：CN116698275A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310659398.9

申请日：2023-06-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨晨熙 ,  何子飞 ,  李建清 ,  刘澄玉

IPC: G01L25/00 ,  G01L27/00

Abstract: 本发明公开了一种高精度生理力信号模拟与读取装置。包括Z轴施压模块、XY轴移动基座模块、多功能集成底座模块。所述的Z轴施压模块由高精度压力传感器和伺服电机组成，用于实现对力信号的模拟与读取；所述的XY轴移动基座模块由两个伺服电机驱动，分别能够实现在X和Y方向上的移动，并经由两个力传感器实现水平方向上的力控制；所述的多功能集成底座模块集成了稳压电源与PC机，能够完成对整个装置的供电以及上位机控制。本发明能够实现对压力信号的准确读取，并对期望压力信号进行输出模拟功能。

公开(公告)号：CN114187654A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111406739.9

申请日：2021-11-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 阳媛 ,  周景皓 ,  尹俊鹏 ,  郑笑海 ,  何子飞 ,  杨浩然 ,  李晓智

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提出了一种基于机器学习的微惯性武术动作识别方法及系统，包括数据采集模块、通信组网模块、数据处理模块、数据库存储模块、规范性分析模块以及反馈模块。数据采集模块可以通过微惯性数据传感器采集该用户训练时的节点速度，角速度，加速度及压力；通信组网模块通过滤波算法进行数据传输；数据库存储模块通过Sql进行数据存储；建立反馈模块，对不合理的数据进行反馈，并重新测量。本发明基于机器学习，将采集的运动信号进行处理，通过三级处理模式进行标样，可以以更规范且少量的数据源获得更多样性的组合动作以提高动作识别的准确性。本发明亦可准确识别人的武术动作，并进行规范性评估。