公开(公告)号：CN118393494A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410482138.3

申请日：2024-04-22

Applicant: 北京科技大学 ,  北京科技大学顺德创新学院

Inventor： 肖文栋 ,  王焕元 ,  刘璐瑶 ,  崔昊 ,  陈浩 ,  李城霖

IPC: G01S13/89

Abstract: 本发明提供了基于毫米波雷达点云增强的人体三维成像方法及系统，该方法包括：获取毫米波雷达原始数据，基于所述原始数据，经过预处理，得到三维点云数据；基于生成对抗网络对所述点云数据进行数据增强，获得增强后点云数据；以增强后点云数据作为输入，经过三维成像模型，得到人体骨骼关节点坐标；基于所述人体骨骼关节点坐标，进行人体三维成像。本方案克服了毫米波雷达原始点云稀疏的问题，并且能够获得更高的关节点估计准确率。

公开(公告)号：CN118779750A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410771026.X

申请日：2024-06-14

Applicant: 北京科技大学 ,  北京科技大学顺德创新学院

Inventor： 肖文栋 ,  邹艺 ,  陈星灿 ,  李城霖 ,  谭林灵

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  A61B5/11 ,  H04B1/7163

Abstract: 本发明公开了一种非穿戴式人体活动识别方法、系统及设备，包括：超宽带信道脉冲响应信号采集模块，基于超宽带装置发射脉冲信号，超宽带装置接收人体做出不同动作时环境中的多径响应信号，采样后得到超宽带信道脉冲响应信号；数据预处理模块，用于对获取的超宽带信道脉冲响应信号进行预处理，提取其主要特征，特征分组合并后作为输入数据；人体活动识别模块，基于卷积神经网络构建人体活动识别网络，对所述输入数据进行识别处理，输出动作识别结果。本发明的优点是：实现了非接触式、位置无关的人体活动识别，相比现有的人体活动识别系统，具有更好的识别距离和更好的分类精度。

公开(公告)号：CN119679384A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202510206933.4

申请日：2025-02-25

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 肖文栋 ,  李城霖 ,  姜程鹏 ,  陈星灿 ,  邹艺

IPC: A61B5/024 ,  A61B5/08 ,  A61B5/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2131

Abstract: 本发明属于人工智能、人体生理数据处理及计算机数据处理技术领域，尤其涉及基于联合域分析的生理参数检测方法及系统，其包括降噪处理、数据获取，解决了现有技术存在由于在检测过程中存在信号强度减弱、检测范围缩短、信噪比降低、多径效应增强等诸多问题，从而影响生理参数检测的准确性和稳定性的问题，不仅提高了生理参数检测的准确性和稳定性，还在数据处理过程中有效地减少了噪声干扰，增强了信号的可解析性和可靠性。