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公开(公告)号：CN115187815A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210904762.9
申请日：2022-07-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无线信号技术的尿布湿度检测方法，涉及智能健康检测技术领域，包括：通过雷达设备向尿布发送调频连续波信号，获取传输信号ST(t)及返回信号SR(t)；检测静态环境因素和动态环境因素，获取连续雷达快照；基于连续雷达快照和物体呼吸的过滤模板，消除环境因素的干扰；利用小波同步压缩变换，获取尿布的轮廓，分为训练样本集和测试样本集；将训练样本集和测试样本集输入启发式迁移网络中进行训练，直至损失函数收敛，得到训练完成的启发式迁移网络，并获取测试样本集的尿布湿度。本发明中的技术方案能够有效的从射频信号中提取湿尿布的表示，消除外部的移动和静态干扰，通过启发式迁移网络解决适应新家庭中的新人的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114492525A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210087117.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种运用无线网络监控酒后驾驶的方法及可存储介质，涉及智能检测领域。本发明包括以下步骤：获取生命特征和精神运动协调数据；对生命特征和精神运动协调数据做去噪处理；将所述生命特征和精神运动协调数据输入自注意卷积神经网络处理；根据自注意卷积神经网络预测是否酒后驾驶，利用随机森林对血液酒精浓度(BAC)进行估值。本发明提出了一系列信号处理方法和融合生命特征和精神运动协调的自注意卷积神经网络(即C‑Attention)来实现非接触、非侵入、实时的酒后驾驶监测系统。
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公开(公告)号：CN114003885A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111284667.5
申请日：2021-11-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种智能语音认证方法、系统及可存储介质，其中方法包括：S1：采集用户发出的混合信号；S2：对所述混合信号进行提取，得到对应的语音信号及胸腔动作信号；S3：对经过所述步骤S2得到的语音信号及胸腔动作信号进行特征提取；S4：利用所述步骤S2得到的特征进行验证；本发明将检测到的胸部运动与语音信号关联起来进行身份认证。
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公开(公告)号：CN114212093B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111495952.1
申请日：2021-12-08
Applicant: 浙江大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明公开了一种安全驾驶监控方法、系统及可存储介质，涉及安全驾驶技术领域，该方法包括：通过智能手机的声学传感器和惯性测量单元，采集声学传感器信号和IMU信号；基于所述IMU信号中固定时间段内波峰和波谷对应关系，判断车辆状态，即正常驾驶、变道、转弯、离开环岛；基于所述声学传感器信号，并利用多普勒轮廓和深度神经网络对不同车辆状态时驾驶员的分心驾驶行为、后视镜检查行为进行检测，获取检测结果。本发明针对现有分心驾驶检测技术的缺陷进行改进，解决了现有检测技术中侵犯用户隐私及微小转动难以检测等问题，提高了分心驾驶识别精度的同时能够保障用户隐私。
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公开(公告)号：CN114003885B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202111284667.5
申请日：2021-11-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种智能语音认证方法、系统及可存储介质，其中方法包括：S1：采集用户发出的混合信号；S2：对所述混合信号进行提取，得到对应的语音信号及胸腔动作信号；S3：对经过所述步骤S2得到的语音信号及胸腔动作信号进行特征提取；S4：利用所述步骤S2得到的特征进行验证；本发明将检测到的胸部运动与语音信号关联起来进行身份认证。
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公开(公告)号：CN114212093A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111495952.1
申请日：2021-12-08
Applicant: 浙江大学
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明公开了一种安全驾驶监控方法、系统及可存储介质，涉及安全驾驶技术领域，该方法包括：通过智能手机的声学传感器和惯性测量单元，采集声学传感器信号和IMU信号；基于所述IMU信号中固定时间段内波峰和波谷对应关系，判断车辆状态，即正常驾驶、变道、转弯、离开环岛；基于所述声学传感器信号，并利用多普勒轮廓和深度神经网络对不同车辆状态时驾驶员的分心驾驶行为、后视镜检查行为进行检测，获取检测结果。本发明针对现有分心驾驶检测技术的缺陷进行改进，解决了现有检测技术中侵犯用户隐私及微小转动难以检测等问题，提高了分心驾驶识别精度的同时能够保障用户隐私。
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