公开(公告)号：CN115067916A

公开(公告)日：2022-09-20

申请号：CN202210671734.7

申请日：2022-06-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙苏云 ,  尚红梅 ,  王菁 ,  郭剑 ,  尹柯鑫 ,  陈入钰 ,  相亚杉 ,  张勤 ,  韩崇 ,  王娟

IPC: A61B5/0507 ,  A61B5/05 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/00

Abstract: 一种基于毫米波雷达的生命体征监测方法，使用基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法，对采集的信号进行去噪处理，可以获得纯净的生命体征信号，并且该方法可以通过调节控制因子的大小来适应不同的信号，达到更好的去噪效果；在生命体征频率估计时，使用Hamming窗函数与MUSIC算法相结合的方法，通过使用Hamming窗函数对滑窗数据进行处理，再利用MUSIC算法构建空间谱，进行谱峰搜索，获得心跳和呼吸的频率。该方法具有更好的平稳性、抗噪性和分辨率，不仅可以剔除测量环境中杂波对结果的影响，还可以减少呼吸谐波对心率估计的影响，进一步提高了呼吸和心跳信号频率估计结果的准确性。

公开(公告)号：CN113848535A

公开(公告)日：2021-12-28

申请号：CN202111150705.8

申请日：2021-09-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙力娟 ,  郭建业 ,  尚红梅 ,  韩崇 ,  郭剑 ,  王娟 ,  王菁 ,  孙苏云 ,  陈入钰 ,  相亚杉

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/86

Abstract: 一种基于跨监督学习的毫米波雷达人员定位方法，使用双目摄像机采集深度点云数据，运用人体姿态估计算法从深度点云数据中提取出人员目标空间坐标数据；将空间坐标数据作为标签，毫米波雷达采集的回波数据作为输入，实现对Hourgalss神经网络的跨监督学习训练；使用毫米波雷达采集雷达回波数据，将雷达回波数据输入训练好的Hourglass神经网络，预测出基于Hourglass神经网络的人员坐标，再使用AOA定位算法对雷达信号处理，计算出基于AOA算法的人员坐标，最后融合两种方式计算出人员坐标得出最终人员定位结果。本发明可以大大提高人员定位精度，从而达到仅使用毫米波雷达就可以同时拥有商用双目摄像机的高角度定位精度和毫米波雷达的高距离定位精度的效果。

公开(公告)号：CN113837306B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202111153566.4

申请日：2021-09-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙力娟 ,  刘金帅 ,  孙苏云 ,  郭剑 ,  韩崇 ,  王娟 ,  尚红梅 ,  相亚杉 ,  陈入钰

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于人体关键点时空图模型的异常行为检测方法，首先对视频集合进行预处理，得到视频序列，然后预处理得到人体关键点坐标。其次，一旦人体关键点坐标被确定，依照人体骨架自然连接，多帧累积之后得到一段时间内人体的关键点时空图模型。然后利用神经网络，通过空间卷积模块和时间卷积模块的交替工作，提取行为特征，描述行为模式。最后使用自动编码器网络，利用其难以对异常数据进行编码再重构的性质，通过对比重构误差，进行异常检测。本方法数据量小，计算成本低，并且训练过程不需要人工标注的数据，大大提高了异常检测的适用性。

公开(公告)号：CN113989718A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111273690.4

申请日：2021-10-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 郭剑 ,  承文杰 ,  王菁 ,  孙苏云 ,  尚红梅 ,  相亚杉 ,  陈入钰 ,  韩崇 ,  王娟

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 面向雷达信号热图的人体目标检测方法，该方法基于残差网络ResNet，并采用雷达信号热图作为网络输入。与视频图像相比，热图可从水平、垂直双向视角展示目标信息，并有效去除了冗余背景，更加直观。为简化训练过程，该方法对热图输入进行了预处理，在整合网络输入参数、重组热图图像数据的同时，也有助于提升训练效率、减少训练时间。在训练模型中，该方法提取残差网络输出的特征，并依靠网络末端的特征矩阵重构操作，对水平、垂直热图特征进行融合，以进一步提高特征提取效果。

公开(公告)号：CN113989718B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202111273690.4

申请日：2021-10-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 郭剑 ,  承文杰 ,  王菁 ,  孙苏云 ,  尚红梅 ,  相亚杉 ,  陈入钰 ,  韩崇 ,  王娟

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 面向雷达信号热图的人体目标检测方法，该方法基于残差网络ResNet，并采用雷达信号热图作为网络输入。与视频图像相比，热图可从水平、垂直双向视角展示目标信息，并有效去除了冗余背景，更加直观。为简化训练过程，该方法对热图输入进行了预处理，在整合网络输入参数、重组热图图像数据的同时，也有助于提升训练效率、减少训练时间。在训练模型中，该方法提取残差网络输出的特征，并依靠网络末端的特征矩阵重构操作，对水平、垂直热图特征进行融合，以进一步提高特征提取效果。

公开(公告)号：CN113837306A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111153566.4

申请日：2021-09-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙力娟 ,  刘金帅 ,  孙苏云 ,  郭剑 ,  韩崇 ,  王娟 ,  尚红梅 ,  相亚杉 ,  陈入钰

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于人体关键点时空图模型的异常行为检测方法，首先对视频集合进行预处理，得到视频序列，然后预处理得到人体关键点坐标。其次，一旦人体关键点坐标被确定，依照人体骨架自然连接，多帧累积之后得到一段时间内人体的关键点时空图模型。然后利用神经网络，通过空间卷积模块和时间卷积模块的交替工作，提取行为特征，描述行为模式。最后使用自动编码器网络，利用其难以对异常数据进行编码再重构的性质，通过对比重构误差，进行异常检测。本方法数据量小，计算成本低，并且训练过程不需要人工标注的数据，大大提高了异常检测的适用性。