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公开(公告)号：CN119358697A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411264701.6
申请日：2024-09-10
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06F40/169 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于智能腕戴设备运动传感器的手语翻译方法，属于人工智能与移动计算应用技术领域。本方法通过建立双手运动的映射关系，以用户惯用手的运动数据为基准，生成非惯用手的运动数据，通过对非惯用手的运动数据进行智能估计，结合神经网络和大语言模型，能够在不增加额外设备负担的前提下，实现对双手手语的精确识别和翻译。本方法实现了与用户日常生活的无缝集成，设计简洁、易用，用户无需购买额外的专用设备，即可快速将其融入日常使用场景，不仅降低了技术应用的门槛，还提升了手语翻译技术的普及性，不仅提升了翻译的准确性，确保了响应的实时性，使手语者与非手语者之间的沟通更加顺畅无障碍。
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公开(公告)号：CN113920267B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111045721.0
申请日：2021-09-07
Abstract: 本发明提供一种三维场景模型构建方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取通过红外收发装置得到的至少两个红外图像；基于所述至少两个红外图像，确定所述红外收发装置的位姿信息；基于所述位姿信息和所述红外图像，构建初始三维场景模型；获取通过雷达得到的雷达数据；基于所述雷达数据，调整所述初始三维场景模型，得到所述三维场景模型。本发明用以解决现有技术中利用红外图像进行三维重建、或融合红外图像和可见光图像进行三维重建导致的缺陷。
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公开(公告)号：CN117598673A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311593947.3
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种利用耳内麦克风采集骨传导心音的血压监测方法，属于移动计算应用技术领域。采用对数梅尔频谱图及谱反演算法，进行噪声消除，提高抗环境的干扰能力；基于香农能量峰值检测算法和能量熵比端点检测算法，分别提取心音的时域和频域特征，提高特征提取的准确性；使用主成分分析降低特征的维度，以获得与血压相关的主要特征，降低网络训练的负担；基于DNR建立血压与心音特征之间的映射关系，实现血压检测。本发明适用于医疗、健康检测及移动计算应用技术领域，使用耳机在耳道内采集的骨传导心音进行血压测量，能够降低血压测量的成本、提高检测的舒适性和便捷性，并支持长期监测，适合广泛采用。
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公开(公告)号：CN117379767A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311113991.X
申请日：2023-08-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: A63B71/06 , A63B21/072 , G16H40/60 , G16H20/30 , G16H50/70 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种利用可穿戴PPG传感器的自由重量训练监测方法，属于移动计算应用与人体训练辅助技术领域。本发明利用PPG传感器上的红外光和绿光来照射手腕皮肤，并收集包含肌肉运动信息的光密度变化数据。通过分析变化数据，获取锻炼者当前使用的负荷重量、重复次数和运动类型，并进一步预测下一步所需的调整的负荷重量。本发明提出了一种新颖的动脉噪声消除方法，有效地降低了动脉中脉搏噪声的影响，设计了一种新颖的基于递归图的特征提取方法，将每个动作片段映射到二维相空间来提取时空特征，构建了一种新颖的基于卷积神经网络的多任务学习模型。本发明能够对负荷重量和运动类型进行有效识别，实现对自由重量训练的监测。
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公开(公告)号：CN116942143A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310718742.7
申请日：2023-06-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于智能耳戴设备惯性传感器的坐姿行为监测方法，属于人工智能与移动计算应用技术领域。首先使用智能耳戴设备中的惯性传感器，采集用户在久坐状态下的身体运动信息，并去除身体运动之外的高频噪声和毛刺噪声，同时将重力加速度与线性加速度分离。然后从连续的信号段中分割出相关运动片段，从运动片段中提取有效特征。最后对从运动片段中提取的特征进行降维处理，并将其输入到轻量级卷积神经网络中进行坐姿行为的识别。本发明实现了对用户身体过渡运动和头颈部运动的识别，能够指导个人日常锻炼，提供改善坐姿的建议，并且具备较高的舒适性和便捷性，同时具有保护个人隐私和不引人注目等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116027911A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310316251.X
申请日：2023-03-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01 , G10L19/008 , G10L19/10 , G10L19/26 , G10L15/26 , G06F3/16 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/30 , G06F40/232
Abstract: 本发明涉及一种基于音频信号的无接触手写输入识别方法，属于语音识别与移动计算应用技术领域。本发明使用移动设备中的扬声器持续播放预先定义的音频信号，并利用麦克风采集手指手写时反射的音频信号。当用户手写输入时，手的移动会引起反射音频信号的变化。通过设计一个轻量级分类网络研究音频传输信道的细粒度变化，实时识别用户的手写输入内容。利用数据增强技术在手写距离和手写速度两个维度扩充数据集，从而适应不同用户的手写习惯。此外，通过拼写纠错算法修正分类网络的识别结果，提高了容错能力。
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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：CN115348049A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210715365.7
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种利用耳机内向麦克风的用户身份认证方法，属于移动计算应用技术领域。本方法利用耳机的内向麦克风捕捉牙齿咬合产生的骨传导声音，并从骨骼结构、咬合位置和咬合声音三个方面提取骨传导咬合声的独特行为生物特征，结合深度学习技术，通过设计一个暹罗神经网络来对用户身份进行分类，能够在感知能力有限的智能设备上获得准确认证结果。本发明仅依靠智能耳机中的内向麦克风接收声音信号即可实现对用户骨传导咬合声音的监测。采用环境及运动干扰去除算法，不易受环境噪音的干扰，增强了方法的环境鲁棒性。本发明具有很高的安全性，成本低、抗干扰性强、用户体验好，适用于大部分的应用场景。
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公开(公告)号：CN111334442B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201811556311.0
申请日：2018-12-19
Applicant: 吉林中粮生化有限公司 , 中粮营养健康研究院有限公司 , 中粮生化能源(肇东)有限公司 , 北京理工大学 , 中粮生物化学(安徽)股份有限公司
Abstract: 本发明属于微生物领域，公开了一株用于生产工业液体燃料乙醇的耐高温酿酒酵母菌株及其应用。本发明所述耐高温的酿酒酵母菌株S.C HR，其保藏编号为CGMCC No.16831。本发明所述耐高温的酿酒酵母菌株在高温下的发酵各项指标均达到目前工业生产使用商业酿酒酵母菌株正常控温条件下的指标要求。与对照菌株相比，本发明所述酿酒酵母菌菌株乙醇产量和细胞存活率均明显提高，色谱总糖含量、滴定过滤总糖含量以及甘油含量则明显降低，表明本发明所述酿酒酵母菌菌株可在不严格控温的条件下保证液体燃料乙醇生产的稳定性，提高乙醇生产效率，降低生产成本，适合于工业乙醇的大规模生产。
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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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