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公开(公告)号：CN104269025A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410513264.7
申请日：2014-09-29
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G08B21/043 , G08B21/0446
Abstract: 本发明提供了面向户外摔倒监测的穿戴式单节点特征选取方法和位置选取方法，特征选取时基于惯性器件IMU采集的三轴加速度值，通过计算在七种特征值——加速度强度值、标准差、协方差、香农熵、最大峰峰导数、偏度系数、峰度系数中选择合适的特征参数及参数组合，经参数评估后给出最优组合。位置选取时根据特征选取的结果，通过测试数据计算不同部属位置（胸口、手腕和大腿侧）的漏检率和错检率，经加权求和后给出最优位置。本发明以更合理地针对不同的穿戴者，适应多种环境。利用本方法输出的最优参数组合及SVM核参数能够得到94%以上的检出率，检出率高、鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN110974190A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911180945.5
申请日：2019-11-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于微多普勒特征的心动状况无源感知方法，包括以下步骤：(1)使用微功率多普勒雷达发射信号s(t)；(2)接收雷达回波x(t)；(3)从雷达回波中x(t)提取微多普勒特征信号I；(4)从微多普勒特征信号I中提取出携带心尖搏动运动特征的分量I2；(5)从步骤(4)中得到的分量I2中提取特征，构造特征向量，通过KNN方法，映射至不同的心动异常类型。该方法能够据心尖搏动的运动学基础上从多普勒雷达回波信号中提取能反映心动状况的信息，采集的心动状况信息更为精细，所获取的心动状况信息精确。
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公开(公告)号：CN110807443A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911181098.4
申请日：2019-11-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/00 , A61B5/0452 , A61B5/0402 , A61B5/04 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了基于参数自适应HMM模型的体感网心电信号分段方法，包括以下步骤：(1)将ECG信号x(n)输入系统；(2)对x(n)进行R波检测，标记R波位置，并计算R-R间隙,保存最大R-R间隙值RRmax，保存最小R-R间隙值RRmin；(3)设置ECG分组阶数N初始值为2；(4)设置分组间隙Δ＝(RRmax-RRmin)/N；(5)对各ECG分组进行初始化，提取特征，训练参数后进行特征波段识别；(6)计算HMM模型识别参数灵敏度SE和正检率+P；(7)模型阶数N值优化，当不满足灵敏度SE阈值大于92％和正检率+P阈值大于95％时，设置N＝N+1，返回步骤(4)；当满足灵敏度SE阈值大于92％和正检率+P阈值大于95％时，输出HMM模型识别结果。该方法对心电信号进行识别并分段，使得对于心电信号时变特性响应加快、正检率+P阈值高达98％。
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公开(公告)号：CN110807443B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN201911181098.4
申请日：2019-11-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于参数自适应HMM模型的体感网心电信号分段方法，包括以下步骤：(1)将ECG信号x(n)输入系统；(2)对x(n)进行R波检测，标记R波位置，并计算R‑R间隙,保存最大R‑R间隙值RRmax，保存最小R‑R间隙值RRmin；(3)设置ECG分组阶数N初始值为2；(4)设置分组间隙Δ＝(RRmax‑RRmin)/N；(5)对各ECG分组进行初始化，提取特征，训练参数后进行特征波段识别；(6)计算HMM模型识别参数灵敏度SE和正检率+P；(7)模型阶数N值优化，当不满足灵敏度SE阈值大于92％和正检率+P阈值大于95％时，设置N＝N+1，返回步骤(4)；当满足灵敏度SE阈值大于92％和正检率+P阈值大于95％时，输出HMM模型识别结果。该方法对心电信号进行识别并分段，使得对于心电信号时变特性响应加快、正检率+P阈值高达98％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110946556A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911375827.X
申请日：2019-12-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/11 , A61B5/0488
Abstract: 本发明公开了一种基于可穿戴式体感网的帕金森静息态震颤评估方法，属于无线传感器网络及其数据分析领域，特别涉及一种基于可穿戴式体感网的帕金森患者手臂震颤状态获取及识别。本发明通过测量上臂、下臂和手腕的姿态角，计算肘关节和腕关节的角度变化量，提取角度变化量的特征，提取肌电信号的实时特征，根据特征数据和UPDRS量表训练隐马尔可夫模型，输出当前最优状态序列。本方法可以为帕金森患者手臂震颤程度评估提供技术支持，为帕金森患者、老年人、体弱者等需要及时获知早期帕金森病症发生的人群提供理论依据。
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公开(公告)号：CN110946556B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201911375827.X
申请日：2019-12-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可穿戴式体感网的帕金森静息态震颤评估方法，属于无线传感器网络及其数据分析领域，特别涉及一种基于可穿戴式体感网的帕金森患者手臂震颤状态获取及识别。本发明通过测量上臂、下臂和手腕的姿态角，计算肘关节和腕关节的角度变化量，提取角度变化量的特征，提取肌电信号的实时特征，根据特征数据和UPDRS量表训练隐马尔可夫模型，输出当前最优状态序列。本方法可以为帕金森患者手臂震颤程度评估提供技术支持，为帕金森患者、老年人、体弱者等需要及时获知早期帕金森病症发生的人群提供理论依据。
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公开(公告)号：CN104269025B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201410513264.7
申请日：2014-09-29
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了面向户外摔倒监测的穿戴式单节点特征选取方法和位置选取方法，特征选取时基于惯性器件IMU采集的三轴加速度值，通过计算在七种特征值——加速度强度值、标准差、协方差、香农熵、最大峰峰导数、偏度系数、峰度系数中选择合适的特征参数及参数组合，经参数评估后给出最优组合。位置选取时根据特征选取的结果，通过测试数据计算不同部属位置（胸口、手腕和大腿侧）的漏检率和错检率，经加权求和后给出最优位置。本发明以更合理地针对不同的穿戴者，适应多种环境。利用本方法输出的最优参数组合及SVM核参数能够得到94%以上的检出率，检出率高、鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN208225269U
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201820914634.1
申请日：2018-06-13
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G08B21/24
Abstract: 本实用新型公开了一种夜间监测儿童蹬被的远程提醒装置，包括脚环、红外热像仪、单片机1、六轴传感器、单片机2和智能客户端；脚环用于佩戴在儿童的脚踝处，脚环中内置有单片机1和与单片机1相连接的六轴传感器；六轴传感器用于检测儿童的蹬被动作；红外热像仪镶嵌在墙壁上，且与床体位置相对应，用于检测儿童睡觉时的体温变化；红外热像仪中内置单片机2，单片机2与单片机1和智能客户端均为无线连接，智能客户端具有提醒功能。本申请能实时监测儿童的蹬被情况，并向父母手机端发送提醒消息，直至父母手动关闭消息提醒。从而最大限度上使父母及时了解孩子的睡时动作情况，防止儿童因睡觉蹬被而生病。
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公开(公告)号：CN203318122U
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201320365331.6
申请日：2013-06-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B60J11/02
Abstract: 本实用新型属于汽车装配领域，具体涉及一种全自动汽车防晒装置，该全自动防晒装置，包括防晒卷帘、控制装置和遥控器；所述防晒卷帘包括卷帘和步进电机，卷帘与步进电机相连；所述控制装置包括单片机、步进电机驱动电路、指示灯模块、红外感应模块和光电感应模块；所述单片机通过步进电机驱动电路与步进电机相连。本实用新型全自动汽车防晒装置实现了全自动化，极大的方便了驾驶员的使用，提供了方便快捷的使用感受，能够有效的降低车内温度30-40度，防紫外线95%、红外线90%，可有效降低光污染率98%，节约汽油资源，同时能够有效防止车内饰物发生老化，节约汽车养护成本。
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