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公开(公告)号：CN118714520B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411188886.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Tag‑UWB的手臂运动轨迹追踪方法，属于手臂姿态追踪技术领域；方法为：采用Tag‑UWB技术获取手臂关节位置坐标信息；使用最小二乘法对粗略的手臂关节位置坐标进行优化；采用EKF算法动态地调整状态估计，实现系统状态的最优估计；建立BiLSTM手臂轨迹追踪模型，对手臂运动轨迹数据进行端到端的学习和预测，对未来手臂位置和轨迹的预测。本发明通过PDoA定位模型，将采集到的数据换算成各个标签的空间坐标；有效提升了追踪系统的精度和性能，为高精度定位的需求提供支持，提高空间可扩展性；BiLSTM手臂轨迹预测模型，捕捉手臂轨迹中的变化特点；去除噪声，准确地呈现手臂的实际运动路径。
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公开(公告)号：CN118736052B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411215245.6
申请日：2024-09-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T11/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯图Lasso估计的轻量级核磁共振成像图处理方法，属于图像处理技术领域；方法为：构建Transformer模型，重建大脑sMRI图像的潜在表示；利用高斯图模型GGM构建大脑ROI图网络；采用图形Lasso估计，实现ROI关系的稀疏表示；采用GraphTransformer模型实现核磁共振成像图处理。本发明通过Transformer模型提取大脑sMRI图像特征并依据大脑AAL模板映射出大脑ROI特征，高斯图模型GGM构建大脑区域ROIs的图网络，解决区域间关系；应用GLasso算法对图网络保留ROI连接，移除冗余，实现ROI图网络的轻量化，提高核磁共振成像图处理的准确性。
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公开(公告)号：CN118216887B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410634926.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/02 , G06F18/10 , G06F18/213 , A61B5/05 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种非接触式人体心跳波形提取方法，属于人体感知及心跳检测技术领域，通过利用IR‑UWB设备来获取目标人员心跳的反射信号并构建所述反射信号的自相关矩阵特征，与真实心跳采集设备提取到的心跳波形的自相关矩阵进行特征映射，利用心跳周期信号所具有的周期相似性特征获得心跳速率的值，构建心跳波形。本发明解决了在真实的平稳以及运动状态后的情形下，受限于不同的室内环境、人员的姿态以及体表覆盖物等因素的干扰，难以获得高精度的人体心跳波形的问题。
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公开(公告)号：CN117908002A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410316092.8
申请日：2024-03-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于室内轨迹追踪技术领域，涉及一种基于IR‑UWB雷达非视距距离估计方法，首先，利用IR‑UWB雷达来获取感知目标运动的射频脉冲超宽带信号，并从中提取分布式二维快慢时间矩阵信号特征；其次，对分布式二维快慢时间矩阵信号特征进行快速傅里叶变换得到分布式多普勒频移特征分量；然后，结合运动所导致的多普勒分布不平衡特性以及多普勒频移变化特性，对分布式多普勒频移特征分量进行差分运算及二值化处理，对其完成重构；最后，对重构多普勒频移设计目标距离提取算法，进而在非视距场景下实现IR‑UWB雷达获取目标距离信息，解决在室内场景中障碍物对IR‑UWB雷达所造成的非视距感知失效的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119883094A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510369996.1
申请日：2025-03-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F3/04883 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V30/22
Abstract: 本发明公开一种融合IMU与UWB的智能手机背面手写字母输入方法，包括：通过智能手机与智能手表的API接口，获取两个设备中的IMU序列数据与UWB测距数据；使各数据在时空上对齐，并获取两个设备的相对运动特征；分析两个设备的各项相对运动特征中不同特征对于手写字母的识别准确度的影响，再据此选取出需要的特征组合，进行归一化处理；构建基于LSTM与TCN的手写字母识别学习模型，根据智能手机与智能手表的实时IMU序列数据与UWB测距数据，识别在智能手机背面输入的手写字母。本发明实现在手机背部数据输入的新型交互方式，从而实现扩展人机交互的方式。
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公开(公告)号：CN118216887A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410634926.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/02 , G06F18/10 , G06F18/213 , A61B5/05 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种非接触式人体心跳波形提取方法，属于人体感知及心跳检测技术领域，通过利用IR‑UWB设备来获取目标人员心跳的反射信号并构建所述反射信号的自相关矩阵特征，与真实心跳采集设备提取到的心跳波形的自相关矩阵进行特征映射，利用心跳周期信号所具有的周期相似性特征获得心跳速率的值，构建心跳波形。本发明解决了在真实的平稳以及运动状态后的情形下，受限于不同的室内环境、人员的姿态以及体表覆盖物等因素的干扰，难以获得高精度的人体心跳波形的问题。
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公开(公告)号：CN117908002B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410316092.8
申请日：2024-03-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于室内轨迹追踪技术领域，涉及一种基于IR‑UWB雷达非视距距离估计方法，首先，利用IR‑UWB雷达来获取感知目标运动的射频脉冲超宽带信号，并从中提取分布式二维快慢时间矩阵信号特征；其次，对分布式二维快慢时间矩阵信号特征进行快速傅里叶变换得到分布式多普勒频移特征分量；然后，结合运动所导致的多普勒分布不平衡特性以及多普勒频移变化特性，对分布式多普勒频移特征分量进行差分运算及二值化处理，对其完成重构；最后，对重构多普勒频移设计目标距离提取算法，进而在非视距场景下实现IR‑UWB雷达获取目标距离信息，解决在室内场景中障碍物对IR‑UWB雷达所造成的非视距感知失效的问题。
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公开(公告)号：CN118736052A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411215245.6
申请日：2024-09-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T11/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯图Lasso估计的轻量级核磁共振成像图处理方法，属于图像处理技术领域；方法为：构建Transformer模型，重建大脑sMRI图像的潜在表示；利用高斯图模型GGM构建大脑ROI图网络；采用图形Lasso估计，实现ROI关系的稀疏表示；采用GraphTransformer模型实现核磁共振成像图处理。本发明通过Transformer模型提取大脑sMRI图像特征并依据大脑AAL模板映射出大脑ROI特征，高斯图模型GGM构建大脑区域ROIs的图网络，解决区域间关系；应用GLasso算法对图网络保留ROI连接，移除冗余，实现ROI图网络的轻量化，提高核磁共振成像图处理的准确性。
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公开(公告)号：CN118714520A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411188886.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Tag‑UWB的手臂运动轨迹追踪方法，属于手臂姿态追踪技术领域；方法为：采用Tag‑UWB技术获取手臂关节位置坐标信息；使用最小二乘法对粗略的手臂关节位置坐标进行优化；采用EKF算法动态地调整状态估计，实现系统状态的最优估计；建立BiLSTM手臂轨迹追踪模型，对手臂运动轨迹数据进行端到端的学习和预测，对未来手臂位置和轨迹的预测。本发明通过PDoA定位模型，将采集到的数据换算成各个标签的空间坐标；有效提升了追踪系统的精度和性能，为高精度定位的需求提供支持，提高空间可扩展性；BiLSTM手臂轨迹预测模型，捕捉手臂轨迹中的变化特点；去除噪声，准确地呈现手臂的实际运动路径。
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