-
公开(公告)号：CN102764130B
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201210229875.X
申请日：2012-07-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开的一种用于测量人体手部运动速度的非接触式静电探测方法，涉及一种非接触式手部运动速度测量方法。本发明包括如下步骤：步骤一：布设能检测到人体手部运动静电信号的多极板探测阵列；步骤二：采集监测环境中的静电信号；步骤三：将该采集到的静电感应信号电势值与预设判据对比；步骤四：记录步骤二中检测到的人体手部运动在每个极板上所产生的静电感应信号的波峰值，读取每个极板上紧随波峰值的过零点时刻；步骤五：根据公式即可获得人体手部的运动速度。本发明将非接触式静电探测技术应用于对人体手部运动速度的测量中，可减小人体手部速度测量技术的工作死角区，降低人体手部运动测速探测系统的设计复杂程度。
-
公开(公告)号：CN102778581B
公开(公告)日：2013-11-06
申请号：CN201210229753.0
申请日：2012-07-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种用于跟踪人体手部运动轨迹的非接触式静电探测方法，一种非接触式跟踪人体手部运动轨迹的方法，属于静电探测领域。涉及一种非接触式手部运动速度测量方法。本发明包括如下步骤：布设能检测到人体手部运动静电信号的多极板探测阵列；采集监测环境中的静电信号；将该采集到的静电感应信号电势值与预设判据对比；读取每个极板上紧随波峰值的过零点时刻；根据探测结果计算人体手部运动方向α和人体手部运动速度V，进而跟踪到人体手部实时运动轨迹。本发明还公开一种用于测量人体手部运动方向的非接触式静电探测方法。本发明可减小跟踪人体手部运动轨迹技术的工作死角区，降低人体手部运动轨迹跟踪探测系统的设计复杂程度。
-
公开(公告)号：CN102799270A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210229985.6
申请日：2012-07-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开一种基于静电和肌电探测的人机交互方法，还公开了实现所述的一种基于静电和肌电探测的人机交互方法的基于静电与肌电探测的人机交互系统，属于人机交互领域。本发明通过非接触式静电探测方法测量人体手部运动速度与方向，确定手部实时位置，通过接触式肌电信号获取手指细节动作信息，高精度的控制计算机鼠标的操作，完成复杂的人机交互，整个交互过程不受外界环境光线影响。本发明为人机交互提供一种新的实现方法。本发明由于利用了静电感应信号传播过程中受遮挡物阻碍小的特点，具有工作死角区小的特点。本发明设计的肌电信号提取电路具有体积小、信噪比高、工频滤波精确、稳定性好等特点。
-
公开(公告)号：CN102778581A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210229753.0
申请日：2012-07-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种用于跟踪人体手部运动轨迹的非接触式静电探测方法，一种非接触式跟踪人体手部运动轨迹的方法，属于静电探测领域。涉及一种非接触式手部运动速度测量方法。本发明包括如下步骤：布设能检测到人体手部运动静电信号的多极板探测阵列；采集监测环境中的静电信号；将该采集到的静电感应信号电势值与预设判据对比；读取每个极板上紧随波峰值的过零点时刻；根据探测结果计算人体手部运动方向α和人体手部运动速度V，进而跟踪到人体手部实时运动轨迹。本发明还公开一种用于测量人体手部运动方向的非接触式静电探测方法。本发明可减小跟踪人体手部运动轨迹技术的工作死角区，降低人体手部运动轨迹跟踪探测系统的设计复杂程度。
-
公开(公告)号：CN108245168A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201710412003.X
申请日：2017-06-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开一种用于测量人体踏步或走路时的步伐周期的静电探测方法，该方法为非接触式测量方法，属于静电探测领域。本方法包含以下步骤：步骤一：布设能检测到人体踏步或走路静电信号的探测极板；步骤二：采集检测环境中的静电信号；步骤三：将采集到的信号经过信号处理得到能够表征人体步伐的电信号；步骤四：绘制该信号随时间的变化曲线，其峰值点为人体脚部接触地面的瞬间；步骤五：利用精确步伐周期获取算法对该曲线进行运算，得到平滑的曲线，其峰‑峰值的时间差即为人体踏步或走路的步伐周期。本发明将非接触式静电探测技术应用于人体步伐周期测量中，为步伐周期测量提出了新的技术方案。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106446499A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610516863.3
申请日：2016-07-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开的一种基于三维链码的空间曲线识别方法，属于模式识别领域。本发明包括如下步骤：使用三维链码编码器对空间曲线进行编码，根据码元出现概率将其分为主次平面上的两组链码，并对其进行平面转换和方向归一化，得到两个平面上的特征码和细节码，根据识别模板对主次平面曲线进行识别，根据主平面曲线形态和次平面曲线形态，综合识别空间曲线。本发明可对空间任意曲线进行描述，并且通过较为简单的算法对曲线进行识别，可减小空间曲线识别计算数据量，降低空间曲线识别的复杂程度。
-
公开(公告)号：CN102789326B
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201210229992.6
申请日：2012-07-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开的一种非接触式人机交互方法，属于人机交互领域。本发明的实现方法为：布设能检测到人体手部运动静电信号的多极板探测阵列；获得人体手部的运动方向与速度和人体手部水平面垂直方向运动速度；根据上述参数确定手部实时位置和运动状态。根据手部实时位置和运动状态，对计算机鼠标操作进行匹配，从而根据手部静电探测信号完成选中、拖动和打开的人机交互功能。本发明将非接触式静电探测技术应用于人机交互领域，可减小人体手部速度与方向测量技术的工作死角区，降低人体手部运动探测系统的设计复杂程度，降低交互系统对环境的要求，实现对手部实时位置与运动状态的测量，通过判定手部运动状态，实现对计算机鼠标的操作。
-
公开(公告)号：CN102799270B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201210229985.6
申请日：2012-07-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开的一种基于静电和肌电探测的人机交互方法，还公开了实现所述的一种基于静电和肌电探测的人机交互方法的基于静电与肌电探测的人机交互系统，属于人机交互领域。本发明通过非接触式静电探测方法测量人体手部运动速度与方向，确定手部实时位置，通过接触式肌电信号获取手指细节动作信息，高精度的控制计算机鼠标的操作，完成复杂的人机交互，整个交互过程不受外界环境光线影响。本发明为人机交互提供一种新的实现方法。本发明由于利用了静电感应信号传播过程中受遮挡物阻碍小的特点，具有工作死角区小的特点。本发明设计的肌电信号提取电路具有体积小、信噪比高、工频滤波精确、稳定性好等特点。
-
公开(公告)号：CN102789326A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210229992.6
申请日：2012-07-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/033
Abstract: 本发明公开的一种非接触式人机交互方法，属于人机交互领域。本发明的实现方法为：布设能检测到人体手部运动静电信号的多极板探测阵列；获得人体手部的运动方向与速度和人体手部水平面垂直方向运动速度；根据上述参数确定手部实时位置和运动状态。根据手部实时位置和运动状态，对计算机鼠标操作进行匹配，从而根据手部静电探测信号完成选中、拖动和打开的人机交互功能。本发明将非接触式静电探测技术应用于人机交互领域，可减小人体手部速度与方向测量技术的工作死角区，降低人体手部运动探测系统的设计复杂程度，降低交互系统对环境的要求，实现对手部实时位置与运动状态的测量，通过判定手部运动状态，实现对计算机鼠标的操作。
-
公开(公告)号：CN102764130A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210229875.X
申请日：2012-07-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开的一种用于测量人体手部运动速度的非接触式静电探测方法，涉及一种非接触式手部运动速度测量方法。本发明包括如下步骤：步骤一：布设能检测到人体手部运动静电信号的多极板探测阵列；步骤二：采集监测环境中的静电信号；步骤三：将该采集到的静电感应信号电势值与预设判据对比；步骤四：记录步骤二中检测到的人体手部运动在每个极板上所产生的静电感应信号的波峰值，读取每个极板上紧随波峰值的过零点时刻；步骤五：根据公式即可获得人体手部的运动速度。本发明将非接触式静电探测技术应用于对人体手部运动速度的测量中，可减小人体手部速度测量技术的工作死角区，降低人体手部运动测速探测系统的设计复杂程度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.024 seconds)
