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公开(公告)号：CN113902903B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111166829.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/68 , G06N3/0464 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于下采样的双注意力多尺度融合方法，包括：采集图像并获取图像的训练数据；将图像的训练数据进行训练并采用基于特征图大小变化的下采样方法提取图像的特征；下采样方法包括：根据下采样倍数的不同而自动切换下采样方式；将提取的图像的特征通过深浅层特征融合模型获得多尺度特征图，使用基于多尺度融合的双注意力算法进行多尺度特征融合，获得多个不同深层小尺度检测分支和多个不同浅层大尺度检测分支；对每一个检测分支分别构建一个预测分支来检测不同尺度下的图像。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质，加强特征表达能力，大幅提高检测和分离的准确性、速度以及不同大小物体的检测精度。
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公开(公告)号：CN112489076B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011419808.5
申请日：2020-12-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种多目标跟踪方法与系统，所述方法包括读取待跟踪数据、预处理待跟踪数据、生成目标轨迹以及关联目标轨迹。本发明提出的多目标跟踪可适应多种场景，不需要使用者根据场景手动调整视频子序列长度，并且本发明改进的目标轨迹生成模块减少了冗余的特征提取任务，减轻监控系统需要承担的计算量。另外，本发明改进的目标轨迹关联模块借助时序信息对目标轨迹质量进行判断，其判断过程计算简单，不会为监控系统增加过多的计算量。综上所述，本发明提出的多目标跟踪方法使用相对简便，具有良好的跟踪结果。
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公开(公告)号：CN115083566A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210762625.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别模型；基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图；其中运动意图识别网络包括双流Transformer编码器、长短序列特征交叉注意力模块、多尺度特征融合模块以及运动意图分类模块；双流Transformer编码器包括多头注意力机制；还公开了基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN113888618B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202111166822.3
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/60 , G06T7/70 , G06V20/64 , G06Q10/083 , B07C5/342
Abstract: 本发明公开了一种物体单件分离方法，包括：以一定的高度差并且以对单件物体能够在整个视野尺寸覆盖的规则架设多台2D相机；获取多台2D相机分别采集的多幅图像，对采集后的多幅图像利用物体的特征信息将有高度差的两相机间的物体关联匹配；对不同高度相机中对同一物体成像大小利用相机成像原理计算物体的实际空间尺寸，并输出准确的物体位置信息。本发明还公开了相应的物体单件分离系统，实现全自动化多并排物体的单件分离，提升物体分拣或识别效率，降低在单件分离系统中视觉装置的架设成本，解决目前单件分离系统的视觉系统硬件成本昂贵，对物体定位不准确和实用性不高的问题。
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公开(公告)号：CN116956063A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310840617.3
申请日：2023-07-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/2131 , G06N3/0455 , G06F3/01 , G16H20/30
Abstract: 本发明公开一种基于多模态最佳数据选取与增强的手势识别方法，包括建立并训练手势识别模型以及基于手势识别模型进行在线手势识别；建立并训练手势识别模型包括：建立多模态信号数据库，采集并形成新用户校准手势数据集，基于多模态信号数据库中的多模态信号样本对新用户校准手势数据集中的新用户校准手势多模态信号样本进行最佳匹配信号筛选获得最佳匹配信号形成第一训练集；基于最佳匹配信号进行信号增强形成第二训练集；基于第一和第二训练集训练长短时序Transformer多模态手势识别模型；基于手势识别模型进行在线手势识别包括将在线采集新用户多模态手势信号输入模型中识别后获得手势类别。本发明还公开对应的系统、电子设备及计算机可读存储介质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115024735A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210762619.0
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动意图识别模型的脑卒中患者康复方法，用于重度患者的镜像治疗以及中度和轻度患者的助动治疗，包括：脑卒中患者将患侧手固定在康复辅具中；并将肌电采集传感器固定在重度患者的健侧手的对应位置以及中度或轻度脑卒中患者的患侧手的对应位置；根据提示进行相应的运动，肌电采集传感器采集健侧手或患侧手的肌电信号；基于肌电信号建立运动意图识别模型；基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图；基于脑卒中患者的运动意图控制康复辅具做出对应的动作，完成一次患侧手的康复运动；多次重复，完成患侧手的康复运动。本发明能高准确率地识别患者运动意图，从而帮助患者进行有效的主动康复治疗。
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公开(公告)号：CN114446011A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210173119.3
申请日：2022-02-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电信号的智能溺水报警方法与系统，包括：数据采集模块、肌电信号预处理模块、肌电信号特征提取模块、肌电信号分类模块、肌电信号状态分析模块、报警器模块、气囊弹出模块和中央救援云平台模块；本发明根据肌电信号具有在一定程度上预测使用者意图与肌肉疲劳的特点，通过采集不同肌肉部位的多路肌电信号，将多路肌电信号进行处理分析进而获取溺水状态，实现准确率高且实时性好的溺水状态判断。基于自动充气式的弹出气囊，解决了现有溺水救援产品救援不及时，成功率低的问题。本发明的穿戴式防水肌电信号采集装置与自救装置，应用不受场景限制，解决了开放性水域救援盲区的问题，提升救援成功率。
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公开(公告)号：CN113936051A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111166830.8
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于2D相机的物体分离机，包括：布置在下部的物体传送带，布置在物体传送带上方的多个不同高度和/或角度的2D相机，与多个2D相机相连的数据处理器以及传送带控制系统。本发明还公开了一种基于2D相机的物体分离方法，包括：预处理部分以及线上处理部分，其中预处理部分包括相机架设步骤以及相机标定步骤，线上处理部分包括物体的角点检测步骤、跨相机相同物体识别步骤以及物体尺寸位置计算步骤，实现全自动化多并排物体的单件分离，提升物体分拣效率，降低在单件分离系统中视觉装置的架设成本，解决目前单件分离系统的视觉系统硬件成本昂贵，对物体定位不准确和实用性不高的问题。
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公开(公告)号：CN115050452B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210759790.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H20/30 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/084 , A61B5/00 , A61B5/397
Abstract: 本发明公开了一种通用肌电运动意图识别模型构建方法，包括：采集多个用户的肌电信号，并分别进行预处理；基于预处理后的多个用户的肌电信号进行多用户个性特征提取；基于提取的多用户个性特征进行多用户共性特征提取，基于多用户共性特征以及多用户个性特征构建深度广义相关性分析模型；采集新用户的肌电信号特征，基于深度广义相关性分析模型提取新用户的共性特征，与多用户共性特征进行用户共性特征融合，获得融合特征；基于融合特征构建通用模型数据集，输入运动意图分类网络中进行学习获得通用识别模型构建参数；基于通用识别模型构建参数构建通用肌电运动意图识别模型。还公开了对应的模型构建系统、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN115177273B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210759783.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/389 , A61B5/00 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多头再注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于多头再注意力机制的运动意图识别模型；基于所述运动意图识别模型确定所述脑卒中患者的运动意图。还公开了基于双流Transformer编码器和多头再注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
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