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公开(公告)号：CN119418952B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510026768.4
申请日：2025-01-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G16H50/70 , A61B5/00 , A61B5/113 , A61B5/11 , G16H50/30 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种非接触式的睡眠分期识别与结构分析方法和系统，属于睡眠监测领域。方法包括：获取待分期胸廓生理运动信号，所述待分期胸廓生理运动信号为若干睡眠片段，包括人体的胸廓呼吸运动信号和心跳运动信号；将所述待分期胸廓生理运动信号输入至预先训练好的神经网络模型，得到所述神经网络模型输出的睡眠分期识别和结构分析结果。本发明具有准确的睡眠结构参数估计能力，对睡眠诊断具有重要意义；同时低成本、使用便捷、不会对用户产生任何束缚与睡眠影响，可应用于日常智能睡眠监测中，具有居家健康监测应用价值。
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公开(公告)号：CN108634958A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810431769.7
申请日：2018-05-08
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明提出了一种人体打滑步态实验装置，它包括打滑步态还原环境与跌倒保护系统。其中，打滑步态还原环境是经过结构与原理设计进行了湿滑地面仿真，再现了真实打滑步态发生所需要的环境；跌倒保护系统由跌倒保护机构与运动控制机构组成，跌倒保护机构是通过有限长度的全身安全绳来停止人体的下坠，防止人体受到跌倒损伤，安全性、可靠性高，运动控制机构是通过电机控制保护装置的滑动，对人体运动位置进行跟踪，能大大减少保护装置对人体步态的影响，保证实验者步态的真实性。本发明能够有效还原打滑步态，并且结构简单，易于搭建，保护性强，可靠性高。
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公开(公告)号：CN119418952A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510026768.4
申请日：2025-01-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G16H50/70 , A61B5/00 , A61B5/113 , A61B5/11 , G16H50/30 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种非接触式的睡眠分期识别与结构分析方法和系统，属于睡眠监测领域。方法包括：获取待分期胸廓生理运动信号，所述待分期胸廓生理运动信号为若干睡眠片段，包括人体的胸廓呼吸运动信号和心跳运动信号；将所述待分期胸廓生理运动信号输入至预先训练好的神经网络模型，得到所述神经网络模型输出的睡眠分期识别和结构分析结果。本发明具有准确的睡眠结构参数估计能力，对睡眠诊断具有重要意义；同时低成本、使用便捷、不会对用户产生任何束缚与睡眠影响，可应用于日常智能睡眠监测中，具有居家健康监测应用价值。
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公开(公告)号：CN111568417A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010486719.6
申请日：2020-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江福祉科创有限公司
Abstract: 本发明公开了一种非接触式呼吸实时监测方法，包括以下步骤：S1.利用毫米波雷达实时采集电磁回波数据，根据回波提取周围环境中物体的时间分布、空间分布；S2.根据时间差分数据判断人体所处的范围与分布，并抽取关键峰值点；S3.然后根据关键峰值点相位计算呼吸运动波形与呼吸频率，并计算异常性指标。本发明属所公开的非接触式呼吸实时监测方法，可以实时的测量并输出监测对象的呼吸生理行为，并可应用于检测用户的呼吸频率与呼吸异常监测报警。本发明安装简单、使用方便，可以实时、高精度的输出用户的呼吸波形，分析呼吸异常，拥有较高的可靠性以及较好的推广前景。
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公开(公告)号：CN114732390A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210539306.9
申请日：2022-05-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于调频连续波雷达的非接触式心率变异性监测方法，具体方法包括向监测对象所在区域发射周期性的线性调频波，并采集雷达回波信号；依次采用混频和FFT对雷达回波信号进行预处理；随后提取监测对象心脏部位所在的位置；采用相位相关的方法，提取监测对象心脏部位的运动信息，并据此计算其加速度信号；对所得加速度信号进行平滑，并通过峰值检测的方法对各次心跳之间分割点的位置进行估计；生成单次心跳的加速度模板信号并对加速度信号进行精密分割，得到各次心跳的心跳间期，计算心率变异性指标。本发明采用微波作为探测媒介，具有抗干扰能力强，对非金属障碍物穿透力强，集成度高，功耗低，测量精度高，鲁棒性强等诸多优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111568417B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202010486719.6
申请日：2020-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江福祉科创有限公司
IPC: A61B5/0507 , A61B5/08 , A61B5/11 , A61B5/00 , G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种非接触式呼吸实时监测方法，包括以下步骤：S1.利用毫米波雷达实时采集电磁回波数据，根据回波提取周围环境中物体的时间分布、空间分布；S2.根据时间差分数据判断人体所处的范围与分布，并抽取关键峰值点；S3.然后根据关键峰值点相位计算呼吸运动波形与呼吸频率，并计算异常性指标。本发明属所公开的非接触式呼吸实时监测方法，可以实时的测量并输出监测对象的呼吸生理行为，并可应用于检测用户的呼吸频率与呼吸异常监测报警。本发明安装简单、使用方便，可以实时、高精度的输出用户的呼吸波形，分析呼吸异常，拥有较高的可靠性以及较好的推广前景。
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公开(公告)号：CN106539587A
公开(公告)日：2017-03-29
申请号：CN201611123591.7
申请日：2016-12-08
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B5/11
CPC classification number: A61B5/1117 , A61B5/6823 , A61B5/6829 , A61B5/6831 , A61B5/725 , A61B5/7257 , A61B5/7275
Abstract: 本发明提出了一种基于三个九轴运动传感器的跌倒风险评估及监测系统及评估方法，可以实现跌倒状态检测、跌倒风险评估、跌倒防护装置控制。系统包括：信息采集模块、无线通信模块和数据分析模块。主要使用3个9轴运动传感器，其中两个放在两只鞋里，一个放在腰上，通过三个传感器获得加速度、角速度、角度的原始数据，利用蓝牙模块进行数据信号传输，传输到数据分析终端。通过运动传感器对多种数据信号的分析，检测摔倒状态、并结合Tinetti评测表标准评估摔倒风险，反馈给测试者。本发明还公开一种步态评估方法，主要通过加速度、角速度、角度等多种信号类型，对人体进行建模，提取步态特征，结合Tinetti进行评估。
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公开(公告)号：CN116184397A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310249256.5
申请日：2023-03-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于调频连续波雷达的非接触式情绪识别方法，属于高新技术改造传统产业与非接触式情绪监测领域。该方法主要包括以下过程：(1)由发射天线阵列发射调频连续波信号并由接收天线阵列接收；(2)通过MVDR算法提取雷达回波信号中来自监测对象胸壁的回波信号；(3)从雷达回波信号的相位中解调出监测对象胸壁的运动信号；(4)通过滤波器提取从胸壁运动信号中提取呼吸信号；(5)从监测对象胸壁的运动信号中提取逐次心跳的持续时间；(6)计算用于情绪识别的生理特征；(7)训练随机森林机器学习模型实现情绪识别。本发明采用微波作为探测媒介，具有使用便捷，对环境要求低，测量快速且具有较高的准确率等诸多优点。
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公开(公告)号：CN111568437B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202010486721.3
申请日：2020-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江福祉科创有限公司
Abstract: 本发明公开了一种非接触式离床实时监测方法，包括以下步骤：S1.利用毫米波雷达实时采集电磁回波数据，根据回波的变化实时监测对象的运动与运动方向；S2.利用深度摄像头采集实时图像，基于视觉分析算法，计算监测对象的位置与个体生物特征；S3.基于以上两个步骤进行数据融合，提高对监测对象识别的精度，监测离床时间并对意外风险进行报警。本发明属所公开的非接触式离床实时监测方法，可以实时地监测用户夜间在床的状态，并对离床时间过长的异常情况进行报警。使用方便，可以对用户的夜间离床异常风险进行实时监测并报警，拥有极高的可靠性与很好的推广前景。
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公开(公告)号：CN111568437A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010486721.3
申请日：2020-06-01
Applicant: 浙江大学 , 浙江福祉科创有限公司
Abstract: 本发明公开了一种非接触式离床实时监测方法，包括以下步骤：S1.利用毫米波雷达实时采集电磁回波数据，根据回波的变化实时监测对象的运动与运动方向；S2.利用深度摄像头采集实时图像，基于视觉分析算法，计算监测对象的位置与个体生物特征；S3.基于以上两个步骤进行数据融合，提高对监测对象识别的精度，监测离床时间并对意外风险进行报警。本发明属所公开的非接触式离床实时监测方法，可以实时地监测用户夜间在床的状态，并对离床时间过长的异常情况进行报警。使用方便，可以对用户的夜间离床异常风险进行实时监测并报警，拥有极高的可靠性与很好的推广前景。
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