公开(公告)号：CN109033476B

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN201811058621.X

申请日：2018-09-11

Applicant: 北京航空航天大学 ,  博恒科技(杭州)有限公司

Inventor： 王田 ,  陈阳 ,  单光存 ,  孙琦 ,  文社欣

IPC: G06F16/2458 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于事件线索网络的智能时空数据事件分析方法，对时空数据中包括的事件进行检测与识别，包括：事件线索网络与事件分类网络。事件线索网络得到包括事件的时空数据片段，然后事件分类网络对于包括事件的时空数据片段进行行为的分类。智能时空数据事件分析的过程分为训练和测试两个阶段。在训练中，以固定长度的时空数据作为网络的输入，通过最小化损失函数来训练事件线索网络，并对时空数据进行分类。同时对时空数据进行困难样本的挖掘，以得到精确的时空数据边界。在测试阶段，将未裁剪的整段时空数据作为输入，对得到包含事件的时空数据片段进行分类。由此实智能时空数据事件分析。

公开(公告)号：CN109766934B

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN201811605971.3

申请日：2018-12-26

Applicant: 北京航空航天大学 ,  博恒科技(杭州)有限公司

Inventor： 王田 ,  李嘉锟 ,  单光存 ,  文博 ,  文社欣

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度Gabor网络的图像目标识别方法，包括：对图像或者视频进行单帧分解得到单帧图像，利用深度Gabor网络进行特征提取与融合，而后利用全连接网络达到目标识别的目的。目标识别过程分为训练和测试两个过程。在训练中，以训练样本的图像作为深度Gabor网络的输入，通过最小化损失函数来训练整个深度Gabor网络，得到深度Gabor网络的权重值。同时对易错的训练样本进行困难样本挖掘，以提高深度Gabor网络的性能。在测试阶段，以测试样本的图像作为输入，利用训练好的深度Gabor网络提取测试样本的图像特征，然后利用训练好的全连接网络进行测试样本的分类，由此实现目标的识别。

公开(公告)号：CN109766934A

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201811605971.3

申请日：2018-12-26

Applicant: 北京航空航天大学 ,  博恒科技(杭州)有限公司

Inventor： 王田 ,  李嘉锟 ,  单光存 ,  文博 ,  文社欣

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于深度Gabor网络的图像目标识别方法，包括：对图像或者视频进行单帧分解得到单帧图像，利用深度Gabor网络进行特征提取与融合，而后利用全连接网络达到目标识别的目的。目标识别过程分为训练和测试两个过程。在训练中，以训练样本的图像作为深度Gabor网络的输入，通过最小化损失函数来训练整个深度Gabor网络，得到深度Gabor网络的权重值。同时对易错的训练样本进行困难样本挖掘，以提高深度Gabor网络的性能。在测试阶段，以测试样本的图像作为输入，利用训练好的深度Gabor网络提取测试样本的图像特征，然后利用训练好的全连接网络进行测试样本的分类，由此实现目标的识别。

公开(公告)号：CN109033476A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201811058621.X

申请日：2018-09-11

Applicant: 北京航空航天大学 ,  博恒科技(杭州)有限公司

Inventor： 王田 ,  陈阳 ,  单光存 ,  孙琦 ,  文社欣

IPC: G06F17/30 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06N3/0454 ,  G06F2216/03 ,  G06N3/0445

Abstract: 本发明涉及一种基于事件线索网络的智能时空数据事件分析方法，对时空数据中包括的事件进行检测与识别，包括：事件线索网络与事件分类网络。事件线索网络得到包括事件的时空数据片段，然后事件分类网络对于包括事件的时空数据片段进行行为的分类。智能时空数据事件分析的过程分为训练和测试两个阶段。在训练中，以固定长度的时空数据作为网络的输入，通过最小化损失函数来训练事件线索网络，并对时空数据进行分类。同时对时空数据进行困难样本的挖掘，以得到精确的时空数据边界。在测试阶段，将未裁剪的整段时空数据作为输入，对得到包含事件的时空数据片段进行分类。由此实智能时空数据事件分析。

公开(公告)号：CN112493991A

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN202011245435.4

申请日：2020-11-10

Applicant: 博恒科技(杭州)有限公司 ,  成都健数科技有限公司

Inventor： 单光存 ,  尹明 ,  李威 ,  文社欣 ,  文博 ,  王中健

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/11 ,  A61B5/1455

Abstract: 本发明提出一种针对睡眠呼吸暂停的红外摄像检测系统，包括有：红外摄像头、传感器组、微控制器、有线通信模块、数据处理计算机和显示终端与报警提示模块。将红外摄像头与传感器组中的多传感器进行融合，能够更准确的对睡眠呼吸暂停症状进行检测，并能够直观地进行观察与提示。本发明提出的针对睡眠呼吸暂停的红外摄像检测系统，能够通过红外摄像头来减少患者头部需要携带的传感器数量，并且将其他传感器定位在患者的四肢与躯干上，从而在检测过程中不影响患者的睡眠并让患者能够尽快进入睡眠状态。通过红外摄像头与多传感器融合的方法，利用YOLO算法、注意力机制、以及多传感器的输出数据来对患者是否存在睡眠呼吸暂停综合征进行检测。