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公开(公告)号：CN118486081A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410670223.2
申请日：2024-05-28
Applicant: 清华大学
IPC: G06V40/20
Abstract: 本申请实施例提供了一种行为识别方法和相关装置，应用于数据处理技术领域，获取头部行为在当前时间帧的特征数据，特征数据包括至少一个转动角度和对应的变化速率。基于特征数据，确定头部行为是否处于运动状态。若头部行为未处于运动状态，确定头部行为在当前时间帧的行为识别结果为未激活。若头部行为处于运动状态，依据头部行为的历史动作幅值和当前时间帧的动作幅值，确定头部行为在当前时间帧的行为识别结果为激活或未激活中的一项。本方案通过监测头部行为的特征数据，在检测到当前时间帧是否正在进行触发动作时，进一步基于历史动作幅值和当前时间帧的动作幅值判定头部行为在当前时间帧是否仍处于激活状态，提高激活状态的识别准确性。
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公开(公告)号：CN113192629A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110501350.6
申请日：2021-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种用于自动胎心判读的方法和装置，其中，方法包括：对输入的胎心评价数据进行特征抽取，生成多个胎心评价特征；将胎心评价特征组输入至类型分析模型中，输出每个胎心评价特征组对应的概率密度；其中，类型分析模型为基于胎心评价样本特征及其对应的类型进行训练得到；基于每个胎心评价特征的权重值和概率密度，确定胎心评价特征组属于各个类型的概率分布；将胎心评价数据的概率分布进行线性回归处理，得到预测结果。本发明通过对每个特征的权重进行分析处理，并采用分析类型模式的方法，允许部分特征缺失提高了信息增益和采用对数据进行综合评分的处理方式，具有比传统的深度学习方法有更好的鲁棒性并且过拟合程度低。
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公开(公告)号：CN113192629B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110501350.6
申请日：2021-05-08
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种用于自动胎心判读的方法和装置，其中，方法包括：对输入的胎心评价数据进行特征抽取，生成多个胎心评价特征；将胎心评价特征组输入至类型分析模型中，输出每个胎心评价特征组对应的概率密度；其中，类型分析模型为基于胎心评价样本特征及其对应的类型进行训练得到；基于每个胎心评价特征的权重值和概率密度，确定胎心评价特征组属于各个类型的概率分布；将胎心评价数据的概率分布进行线性回归处理，得到预测结果。本发明通过对每个特征的权重进行分析处理，并采用分析类型模式的方法，允许部分特征缺失提高了信息增益和采用对数据进行综合评分的处理方式，具有比传统的深度学习方法有更好的鲁棒性并且过拟合程度低。
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