基于多模态信息的运功功能康复状态检测方法

    公开(公告)号:CN119523473A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411969877.1

    申请日:2024-12-30

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于多模态信息的运功功能康复状态检测方法,包括:采集目标人物执行动作时的腕部肌电信号,并对肌电信号进行预处理和降维处理后,提取得到肌电信号特征;采集目标人物执行动作时的视频,并基于采集的视频预处理后识别得到动作分类结果作为动作识别特征;采集目标人物执行动作时的佩戴于目标人物身上的可穿戴动力学传感器的检测数据,并提取得到运动学特征,其中,运动学特征包括加速度、角速度和力信息;将同一时间窗口下的肌电信号特征、动作识别特征和运动学特征拼接后得到检测特征向量,计算检测特征向量和标准特征向量的欧氏距离得到康复状态检测结果。与现有技术相比,本发明具有检测准确率高等优点。

    一种基于图像识别处理的无人驾驶智能车

    公开(公告)号:CN218728680U

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202222920376.7

    申请日:2022-11-03

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本实用新型公开了一种基于图像识别处理的无人驾驶智能车,包括智能车体,所述智能车体四侧均固定嵌设有检测模块,所述智能车体的底部安装有转向机构,所述转向机构传动连接有四个转向架,所述智能车体内固定嵌设有蓄电池,所述蓄电池电连接有识别组件,本实用新型提供一种基于图像识别处理的无人驾驶智能车,摄像头能够采集智能车体运行路径上的交通标识图片,若障碍物距离智能车体较近,红外测距传感器能够将该距离信息传输至控制器,控制器可控制驱动电机停止运行,起到了防撞作用,若交通标识图片被识别,智能车体能够根据预设的控制指令改变智能车体的行驶路径,由于轮胎的行进方向可即时改变,相比于传统车体悬架转向系统,其转向半径极小。

Patent Agency Ranking