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公开(公告)号：CN115905830A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211488938.3
申请日：2022-11-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2415 , G06F3/01 , G06F3/0346
Abstract: 本发明涉及一种基于智能腕带设备加速度计的盲文字符识别方法，属于移动计算应用技术领域。本发明通过分析用户触摸盲文时智能腕带设备的加速度信号识别盲文字符，仅利用智能腕带设备内置的三轴加速度计捕捉佩戴者触摸不同盲文字符时的腕部运动模式，进而识别不同的盲文字符，帮助视障人士学习和阅读盲文。本方法有效分离出盲文凸点引起的手腕运动，提取三类加速度特征包括经典统计特征、字符复杂度特征和分形几何学特征。利用加权朴素贝叶斯分类算法和最具辨别力的特征鲁棒地识别不同接触面材料和不同用户条件下的盲文字符。本方法操作简便直接，且不会影响手腕部功能。
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公开(公告)号：CN114343596A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111381685.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于反向血流传播时间的连续血压测量系统及方法，属于移动计算应用技术领域。本发明利用智能设备采集目标用户皮肤下血流的传感信息，基于脉搏波提取反向血流传播时间，即，在同一采集位置正向血流(由心脏向肢端流动)和反向血流(由肢端向心脏)的传播时间差，测量精准血压值。同时，系统使用舒适，并支持连续测量，测量时无需用户参与，能够随时随地使用，支持通用的精准血压测量，能够克服现有的血压测量系统存在的使用不舒适、无法连续测量血压、需要用户额外参与、使用场景受限、精度不足以及依赖大量训练数据等不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111475030A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010449038.2
申请日：2020-05-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提出了一种利用近红外传感器的微手势识别方法，属于移动计算应用技术领域。本发明使用近红外发射器和接收器，组成一个近红外传感系统。手指对近红外光的反射信号强度受到手指相对运动的影响，利用用户执行微手势时近红外光接收信号的强度来识别用户执行的微手势。通过分析近红外光接收器感知的手指反射信号的时间差异和手指在空间内移动的关系，实现追踪滑动微手势的方向、速度和距离。本方法可以精准地从带有干扰的近红外信号中提取和切分纯净的微手势信号，能够适用各种光照和温度。计算复杂度低，鲁棒性强，易于与智能设备一起部署，可以准确、有效的检测微手势和追踪滑动微手势的轨迹。
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公开(公告)号：CN117770786A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311822123.9
申请日：2023-12-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0507 , A61B5/021 , A61B5/026 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 一种基于射频信号的非接触式血压测量方法，属于移动计算应用技术领域。基于一种连续波束扫描射频感测方案，获得沿手臂的高质量脉搏波形，非接触式的测量方式增强血压测量的舒适性；使用管载模型描述血流动力学，揭示动脉顺应性与潜在血压变化之间的内在关系，并引入特定于血压的传递函数来表征这种关系，增强血压测量的可靠性；基于一个可解释的深度学习模型用于血压测量，模型包括在DRCN上构建一个血压估计器来优化BTF模型参数，然后通过LSTM模块来获得测量的血压值，透明化的决策过程增强血压测量的可解释性。本发明适用于移动计算应用技术、健康检测及医疗等领域，提高血压测量的舒适性、可靠性及可解释性。
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公开(公告)号：CN116628658A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310437974.5
申请日：2023-04-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F21/32 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/23 , G10L21/0208 , G10L25/24 , H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种利用智能耳戴设备麦克风的身份认证方法，属于移动计算应用技术领域。本方法通过耳内麦克风录制佩戴者的骨传导心音信号，分析其中的独特的生物特征，实现用户身份认证。首先检测智能耳戴设备麦克风录制的双耳骨传导心音信号中受到噪音干扰的片段。然后消除心音信号中的噪音干扰，提取双耳骨传导心音信号中的生物特征。最后，训练用户身份认证深度神经网络，持续更新网络参数，克服用户生物特征随时间产生的自然变化，实现精准识别用户身份。本发明仅利用智能耳戴设备的麦克风即可实现可靠的用户身份认证，无需用户执行特殊行为，不依赖扬声器播放声音，不干扰用户。
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公开(公告)号：CN112863515B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202011631284.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G10L15/24 , G10L21/0224 , H04R25/00 , H04M1/72403 , H04M1/72448 , G06K9/62 , H04M1/03
Abstract: 本发明公开了一种利用手机扬声器和麦克风识别人体舌头下颚动作的方法。使用手机扬声器和麦克风组成一个简易主动声纳系统，通过使用动态阈值切割算法、支持向量数据描述分类器，可精准从带有其他动作引起的耳道壁运动信号中提取和切分由舌头下颚动作引起的耳道壁运动信号。通过使用信号转换算法，有效消除由用户耳道形态差异以及音频传感器位置差异引起的耳道壁运动信号差异。基于分类器反馈，对耳道壁运动信号特征进行选择，筛选出最有益于舌头下颚动作识别的时域特征，利用这些特征和随机森林分类器，实现舌头下颚动作准确识别。本发明不依赖各类传感器和穿戴设备，具有成本低、使用舒适度高、隐蔽性高、不受光照条件影响等优势。
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公开(公告)号：CN111475030B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202010449038.2
申请日：2020-05-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提出了一种利用近红外传感器的微手势识别方法，属于移动计算应用技术领域。本发明使用近红外发射器和接收器，组成一个近红外传感系统。手指对近红外光的反射信号强度受到手指相对运动的影响，利用用户执行微手势时近红外光接收信号的强度来识别用户执行的微手势。通过分析近红外光接收器感知的手指反射信号的时间差异和手指在空间内移动的关系，实现追踪滑动微手势的方向、速度和距离。本方法可以精准地从带有干扰的近红外信号中提取和切分纯净的微手势信号，能够适用各种光照和温度。计算复杂度低，鲁棒性强，易于与智能设备一起部署，可以准确、有效的检测微手势和追踪滑动微手势的轨迹。
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