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公开(公告)号：CN106446742A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610872690.9
申请日：2016-09-30
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K7/10
CPC classification number: G06K7/10297
Abstract: 本发明公开了一种基于射频反向散射信号对单一物体的手势检测方法，被动监听阅读器和RFID标签的通信过程，对手接近或远离贴有单个标签物体的过程进行建模，提取RFID标签的EPC信号，并分析标签信号变化情况，通过分析评估EPC信号能量谱密度的变化来达到检测接近或远离RFID标签手势的目的。本发明提出的检测手势的方法原理是基于分析贴有RFID标签物体的反向散射信号来完成检测，相比于现有检测技术，本发明不需要携带任何设备，对用户也没有局限性，使用十分方便。
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公开(公告)号：CN106066977A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610409005.9
申请日：2016-06-12
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K7/00
CPC classification number: G06K7/0008
Abstract: 本发明公开了一种利用物体移动的标签二维定序方法，目的在于，在不移动标签和阅读器的情况下对物品的二维次序进行探测，方便用户管理应用，所采用的技术方案为：利用移动物体通过影响区域重叠率的方法对物体移动过程中所影响的标签信号两两进行比较，确定处于同一列的标签，通过有向图邻接矩阵的方式对标签集合按列进行分组，再通过放置参考标签，确定分组后的标签集合在空间中的实际位置，得到水平方向的相对顺序；通过无物体移动的静止状态，获取标签阵列相位值，并结合标签集合按列分组结果，对同一列标签构建双曲线，筛选可能点，并对可能点进行线性规划，得到竖直方向的相对顺序，完成标签二维定序。
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公开(公告)号：CN105930886A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610256801.3
申请日：2016-04-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K17/00
CPC classification number: G06K17/0029 , G06K2017/0045
Abstract: 本发明公开了一种基于临近状态探测的商品关联性挖掘方法，本发明通过在商品上添加写入商品ID信息的被动式RFID标签，当顾客拿起商品A，再拿起关联商品C或拿起替代性产品R时，货架周围部署的RFID阅读器天线将采集商品在不同位置时散射的RSS，通过计算各商品标签散射的RSS值并求其差，可以得到二者之间的距离向量，再分别计算商品A与C或者A与R的IMR值，最后得出二者的IMR值的差，即可计算出两件商品之间的距离；当两件商品之间的距离小于特定值时，并由同一个人所拿起，则二者之间具有关联性。
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公开(公告)号：CN105844756A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610256802.8
申请日：2016-04-22
Applicant: 西安交通大学
IPC: G07C9/00
CPC classification number: G07C9/00126
Abstract: 本发明公开了一种基于射频反向散射信号的人数计数方法，通过被动式标签和阅读器相配合，通过标签反向散射射频信号强度RSS的强度，能够计算出被测区域的人数，本发明在人或物体运动时不附加任何设备，没有专业设备和专业操作人员的刚性需求，同时，完全不必规定人或物体的运动轨迹，被监测的人或物体只要在范围内活动，无论速度、姿势、路线，均可被监测到，而且本发明使用的设备是已经被广泛应用的被动式RFID商业标签和阅读器，这就意味着设备成本很低，因此能够在实际部署系统中承担起长期提供高效率低成本的任务，同时，我们在数据处理的过程中，利用熵值变换、形态学图像数理方法、以及均方根误差法，提高人数计算准确性及结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN104931055B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510313286.3
申请日：2015-06-09
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种基于微环境感知的蓝牙防丢检测导航方法及其系统，该系统包括：支持蓝牙4.0的手机(操作系统不限)和基于SensorTag的防丢器。只需使用手机和SensorTag，安装App，做少许配置，通过手机与防丢器之间的通信确定是否丢失，利用防丢器的传感器进行微环境感知来制定防丢策略，使用手机端的加速度计、指南针和陀螺仪等设备进行用户轨迹追踪，从而逆向找回丢失的物品。整个过程无需用户有意识的参与，全部由系统自动进行，不会干扰到用户的任何行为。整个过程快速、有效，无需用户担心。该方法针对不同场合采用不同的方案，减少了设备成本，避免了不必要的噪声烦恼，也防止其他人听见报警后拿走物品，并且大大降低了寻找难度，增加了准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114067824B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202111316293.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0264 , G10L21/0216 , G10L25/30 , H04L25/02
Abstract: 本发明公开了一种融合超声波信号特征的语音增强方法及系统，先预定义超声信号，再使用设备自带的扬声器和麦克风主动发射和接收超声信号，进行信道估计得到信道冲击响应作为反映用户说话时面部发声器官的运动特征作为语音的一种补充模态信息输入神经网络中实现语音增强。本发明充分利用了用户发声动作特征辅助语音增强任务，提高了语音增强效果，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN118105063A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311639747.7
申请日：2023-12-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/0507 , A61B90/00
Abstract: 本发明公开了一种基于毫米波信号的非侵入式跌倒检测方法及系统，通过毫米波雷达收集到的数据计算距离‑速度和距离‑角度谱图，此外应用杂波去除和最小方差无失真响应算法来抑制噪声并增强与多个个体相关的信号；另一方面，Kinect相机捕获RGB图像并生成人体骨架，用于监督本发明基于毫米波雷达的人体姿势和边界框检测；最后，使用一个融合时空特征的双分支神经网络在距离‑角度谱图上进行用户与跌倒检测。本发明突破了新场景下的跌倒检测限制，在光线不足、遮挡、多人的场景等具有挑战性的条件下表现良好，并且有效辨识与跌倒相似的非跌倒运动，为实现可靠、精准的人体跌倒检测提供了可靠解决方案。
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公开(公告)号：CN115545077A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211211920.9
申请日：2022-09-30
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于射频信号的滴液监测方法、系统、介质及设备，采集IR‑UWB雷达返回的信号数据；通过减去沿慢时间的时间窗口的平均变化来削减变化的环境对滴液信号的影响；对每个区间的信号进行FFT，并计算低频部分和高频部分的互相关系数，带有滴液信号的区间具有较大的系数变化，从而定位滴液所处的信号区间；将信号区间的信号按时间方向取出，输入神经网络模型预测滴液次数；应用双向LSTM模块学习时间信息，用二元交叉熵训练神经网络；使用滴液速率校正方法推断滴液速率，还原滴液事件。本发明实现了对滴液的无接触式监测；不涉及隐私问题，避免了现有滴液检测方案的局限性，实现了对滴液事件高精度的复原。
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公开(公告)号：CN114006799B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111277431.9
申请日：2021-10-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向无源RFID的扩频与宽带感知增强方法及系统，利用正交频分复用技术对RFID连续波进行定制，增加感知信号频率维度的信息；通过对硬件特性、RFID协议、通信参数的优化扩展带宽，提高感知信号的时间分辨率；采用频率优先和时间分辨率优先两种特征提取算法，使得感知特征适用于不同的场景和目标要求。本发明仅需单套RFID设备、兼容RFID协议、符合频谱分配规定，能够提供高粒度(多维度、高速的)感知特征，具有普适化、轻量化、低成本、低开销等特点，具有较好的应用价值、研究前景、发展潜力。
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公开(公告)号：CN112528690B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011304105.8
申请日：2020-11-19
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06K7/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/04 , G01B15/04 , G01N23/00
Abstract: 本发明公开了一种非接触式物品材质和形状识别方法、存储介质及计算设备，将待测物品放置在感知平面的指定检测区域，采集RFID阅读器和标签通信过程中各标签的ID、RSS值及相位参数，识别待测物品的形状和材质；进行相似度计算，根据所得结果判定待测物品所属的分类为见过的物品和未见过的物品；若为见过的物品，将采集到的RSS和相位信号进行特征提取得到最优特征，识别待测物品的材质和形状；若为未见过的物品，在隐空间中寻找与待测物品RF特征相似度最接近的文本特征，将文本特征相似度最高的对应文本作为待测物品的识别类别，识别待测物品的材质和形状。本发明成本低，实现跨环境，同时确定物品的形状和材质，识别未见过的即训练集中不存在的物品。
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