公开(公告)号：CN117770786A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311822123.9

申请日：2023-12-27

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李凡 ,  刘晓晨 ,  曹烨彤 ,  李乐凡 ,  施冰慧

IPC: A61B5/0507 ,  A61B5/021 ,  A61B5/026 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于射频信号的非接触式血压测量方法，属于移动计算应用技术领域。基于一种连续波束扫描射频感测方案，获得沿手臂的高质量脉搏波形，非接触式的测量方式增强血压测量的舒适性；使用管载模型描述血流动力学，揭示动脉顺应性与潜在血压变化之间的内在关系，并引入特定于血压的传递函数来表征这种关系，增强血压测量的可靠性；基于一个可解释的深度学习模型用于血压测量，模型包括在DRCN上构建一个血压估计器来优化BTF模型参数，然后通过LSTM模块来获得测量的血压值，透明化的决策过程增强血压测量的可解释性。本发明适用于移动计算应用技术、健康检测及医疗等领域，提高血压测量的舒适性、可靠性及可解释性。

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

Inventor： 李凡 ,  刘晓晨 ,  曹烨彤 ,  施冰慧

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。