公开(公告)号：CN109567756A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811634325.X

申请日：2018-12-29

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王海渊 ,  陈建辉 ,  杨阳 ,  张丽媛 ,  史斌 ,  赵忠诚 ,  钟宁

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0205

Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能床垫的睡眠状态检测方法，基于床垫、微动传感器，以及采集处理模块，微动传感器置于距离床头40～60cm处，且和心脏位置平齐，微动传感器实时获取被监测对象睡眠中的振动数据，并发送至采集处理模块进行自适应分段处理，之后通过数据处理实时获取被监测对象的睡眠状态参数，所述的数据处理方法分为三个阶段，即体动识别、呼吸和心率状态识别、最终实现用户睡眠状态的识别。本发明具有操作流程简单，无需专业人员的辅助与监督，不影响人的正常睡眠，非常适合居家或大规模应用。

公开(公告)号：CN109567756B

公开(公告)日：2021-07-23

申请号：CN201811634325.X

申请日：2018-12-29

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王海渊 ,  陈建辉 ,  杨阳 ,  张丽媛 ,  史斌 ,  赵忠诚 ,  钟宁

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0205

Abstract: 本发明涉及一种基于人工智能床垫的睡眠状态检测方法，基于床垫、微动传感器，以及采集处理模块，微动传感器置于距离床头40～60cm处，且和心脏位置平齐，微动传感器实时获取被监测对象睡眠中的振动数据，并发送至采集处理模块进行自适应分段处理，之后通过数据处理实时获取被监测对象的睡眠状态参数，所述的数据处理方法分为三个阶段，即体动识别、呼吸和心率状态识别、最终实现用户睡眠状态的识别。本发明具有操作流程简单，无需专业人员的辅助与监督，不影响人的正常睡眠，非常适合居家或大规模应用。

公开(公告)号：CN120047781A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202411917804.8

申请日：2024-12-24

Applicant: 北京工业大学 ,  北京彬诚科技有限公司

Inventor： 范青武 ,  刘佳静 ,  雷寓杰 ,  孙鸿利 ,  史斌

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/764 ,  G06N3/045

Abstract: 基于改进YOLOv8的智能拾取乒乓球机器人目标识别方法涉及机器人技术与目标检测领域。该方法通过引入动态检测头模块和轻量级跨尺度特征融合模块，解决了现有技术中目标遮挡和实时性问题。动态检测头模块通过动态调整特征处理方式，增强了目标的分类和定位精度，特别在复杂背景和目标遮挡场景下表现出色；而轻量级跨尺度特征融合模块则提高了多尺度目标的检测能力，同时保持低计算开销，适应机器人平台的实时需求。实验基于特定数据集，采用自适应锚框设计、特定损失函数与优化器，结果显示目标检测模型mAP达72.7％，GFLOPs为7.5，证明该方法对智能拾取乒乓球机器人目标识别高效、准确、可行且具重要应用价值。