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公开(公告)号：CN114185059B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111313334.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了基于多雷达融合的多人跟踪系统、方法、介质、终端，涉及雷达测量技术领域。主机接收来自不同雷达的多组数据，将不同雷达的数据进行对齐，同步到同一坐标轴上；对不同雷达数据同步时先将时间进行同步，使同步的数据为同一时间不同雷达采集的数据；对每个激光雷达数据中的动点数据提取出来；使用卡尔曼滤波器跟踪并计算目标的位置；数据处理完毕后即时的将数据存储到文件，并即时的上传到云。本发明是一个即时性的系统，很多同类发明使用的都是机器学习算法来进行目标识别和跟踪，但是此类算法占用资源多，计算时间相当长，不满足即时性的需要，而本系统可以即时的根据激光雷达反馈结果，而且延迟在1s之内。
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公开(公告)号：CN114049683A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111246521.1
申请日：2021-10-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开一种基于三维人体骨架模型的愈后康复辅助检测系统、方法、介质，涉及计算机视觉技术领域。利用经典的OpenPose神经网络，并部署在树莓派中，实时获取多个关节点二维坐标点；利用针孔相机模型将二维坐标转化三维坐标，并建立三维人体骨架模型；通过计算出三维人体骨架模型中骨架间距和骨骼角度，输入到训练好的随机森林模型中；运用socket实时识别用户的实时姿态；将实时姿态在APP中进行展示，以及对用户的健康状况进行检测和评判。本发明利用七个骨骼角度加一个姿态标签共八元数据作为训练集训练随机森林分类模型，识别准确率达88.8％。
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公开(公告)号：CN111507577A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010218967.2
申请日：2020-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/08 , G06F16/29 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种基于K-means聚类算法的众包任务分配方法，包括订单任务聚类分析和配送人员当前位置聚类分析。本发明的有益效果是能够快速高效的获得以全局路径最短为目标的近似最优解。
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公开(公告)号：CN111048208A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911382083.4
申请日：2019-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的室内独居老人行走健康检测方法，平面激光雷达通过向周围物体投放激光来获取环境信息，将数据传输到分析主机中；获取扫描数据，实时跟踪并提取室内独居老人的行走状态，客户端会定期接收主机分析系统中的行走健康数据信息并存储在本地数据库中；采用随机森林机器模型来完成研究过程中所有的训练和预测，利用卡尔曼滤波器实时跟踪室内行人，选择和提取室内被检测跟踪的行人的步态运动学参数；利用这些行走步态参数来分析室内独居老人的行走健康。本发明的有益效果是能够准确的监测独居老人的健康状况。
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公开(公告)号：CN114049385B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202111202942.4
申请日：2021-10-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开一种基于自适应配准的多激光雷达自主建网系统、方法、终端，涉及网络构建与网络信息处理技术领域。采用多个激光雷达利用点云配准算法对不同雷达的点云图进行配准和融合，点云配准采用4PCS进行粗配准，Trimmed ICP进行精配准，使同一室内环境的激光雷达自动组建雷达网络，并获得融合后的室内环境点云。数据同时保存本地和云端，使用者通过云端更改相应配准参数或者获取原始点云数据。本发明针对居家养老项目设计的基于自适应配准的多激光雷达自主建网系统。使用者可以远程查看老人居住室内的激光雷达网络情况以及室内环境点云图像。通过雷达网络和环境点云数据，使用者可以用在居家养老项目的进一步设计和使用中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113762133B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111021355.5
申请日：2021-09-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , A63B71/06
Abstract: 本发明公开一种基于人体姿态识别的自重健身辅助教练系统、方法、终端，涉及健身训练信息处理技术领域。利用摄像头对健身者的动作进行捕捉和记录；在健身训练时，从运动帧序列中检测健身者的动作；通过提取健身动作的运动幅度，关节角度特征识别健身者的动作类别；对健身者动作类别的运动标准进行标注和数据处理。本发明辅助健身者训练，以此摆脱居家自重健身只依靠经验的状态，带给健身者方便专业的健身指导，规避不必要的锻炼损伤和提高健身效率。本发明服传统健身中通过基于肉眼观察的训练方法，实现基于人体运动特征的分析方法。该自重健身辅助教练系统的发明具有重要的科研价值和潜在的巨大商业价值。
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公开(公告)号：CN118351650A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410370033.9
申请日：2024-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请公开了一种疲劳驾驶预警方法，包括：获取目标汽车的行驶状态信息以及目标汽车驾驶员的驾驶状态信息；根据行驶速度和踏板位置信息确定目标汽车的汽车行驶疲劳状态，以及根据面部状态信息和手部位置信息确定驾驶员的驾驶疲劳状态；根据汽车行驶疲劳状态和驾驶疲劳状态，在多个疲劳驾驶等级中确定目标汽车的目标疲劳驾驶等级，多个疲劳驾驶等级各自对应有不同的疲劳驾驶预警方案；基于目标疲劳驾驶等级对应的疲劳驾驶预警方案对目标汽车执行疲劳驾驶预警提示。基于上述方法，能够提高对驾驶员的疲劳驾驶状态的判断准确度和效率，并且能够根据驾驶员的实际疲劳程度提供个性化的预警，提高了预警的针对性和有效性。
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公开(公告)号：CN114495267A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210002387.9
申请日：2022-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V40/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多维数据融合的老人跌倒风险评估方法，包括如下步骤：构建DNN模型老人跌倒风险评估所需要的数据集；将步态特征、姿态特征以及自关联系数分别输入到不同的门控制单元GRU模型中并通过注意力的计算，实现多维数据特征融合；使用DNN模型对GRU模型提取并拼接的特征进行分类，输出老人跌倒风险的概率。本发明所述方法受环境影响小，精度较高，因此能够提高风险评估的准确性。
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公开(公告)号：CN114415603A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111488633.8
申请日：2021-12-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了面向智慧养老的分布式数据调度监测系统、方法、终端，涉及物联网数据分析技术领域。对获取的各项体征数据，基于动态优先级的调度算法，对优先级进行分类，对不同的设备传输任务进行调度后上传到云端；上传到云端的数据通过前端Web界面，展示设备信息，数据完整性状态，设备日志，并从云端上下载数据、更新网关以及设备树莓派程序。本发明以Java为主开发语言，基于springboot框架，基于存储完整性的需求，设计实现了用于数据调度与缓存的老年人体征监测系统，用于对老年人健康信息系统进行数据管理与设备管理，保障数据的存储完整性。
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公开(公告)号：CN114185059A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111313334.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了基于多雷达融合的多人跟踪系统、方法、介质、终端，涉及雷达测量技术领域。主机接收来自不同雷达的多组数据，将不同雷达的数据进行对齐，同步到同一坐标轴上；对不同雷达数据同步时先将时间进行同步，使同步的数据为同一时间不同雷达采集的数据；对每个激光雷达数据中的动点数据提取出来；使用卡尔曼滤波器跟踪并计算目标的位置；数据处理完毕后即时的将数据存储到文件，并即时的上传到云。本发明是一个即时性的系统，很多同类发明使用的都是机器学习算法来进行目标识别和跟踪，但是此类算法占用资源多，计算时间相当长，不满足即时性的需要，而本系统可以即时的根据激光雷达反馈结果，而且延迟在1s之内。
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