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公开(公告)号：CN114495267A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210002387.9
申请日：2022-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V40/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多维数据融合的老人跌倒风险评估方法，包括如下步骤：构建DNN模型老人跌倒风险评估所需要的数据集；将步态特征、姿态特征以及自关联系数分别输入到不同的门控制单元GRU模型中并通过注意力的计算，实现多维数据特征融合；使用DNN模型对GRU模型提取并拼接的特征进行分类，输出老人跌倒风险的概率。本发明所述方法受环境影响小，精度较高，因此能够提高风险评估的准确性。
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公开(公告)号：CN111048208A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911382083.4
申请日：2019-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明公开了一种基于激光雷达的室内独居老人行走健康检测方法，平面激光雷达通过向周围物体投放激光来获取环境信息，将数据传输到分析主机中；获取扫描数据，实时跟踪并提取室内独居老人的行走状态，客户端会定期接收主机分析系统中的行走健康数据信息并存储在本地数据库中；采用随机森林机器模型来完成研究过程中所有的训练和预测，利用卡尔曼滤波器实时跟踪室内行人，选择和提取室内被检测跟踪的行人的步态运动学参数；利用这些行走步态参数来分析室内独居老人的行走健康。本发明的有益效果是能够准确的监测独居老人的健康状况。
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公开(公告)号：CN112637318B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202011500846.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04L67/12 , H04L41/04 , H04L41/0654 , H04L43/12
Abstract: 本发明属于智能网关技术领域，公开了一种面向存储完整性的智能网关系统、装置及其控制方法，所述面向存储完整性的智能网关系统包括：WebApp模块、综合管理模块、故障恢复模块、数据管理模块和云模块；所述面向存储完整性的智能网关装置包括：网关树莓派、设备树莓派、传感器如镜头与雷达、智能手表以及云存储。本发明以Java为主开发语言，实现了智能网关系统，用于老人健康信息系统中的数据管理与设备管理。本发明数据完整性的实现依靠线程安全的队列设计以及多项故障恢复机制；对于多线程的性能优化也提升了系统的稳定性，保障了数据的安全；通过环境模拟与实地应用的方式，对智能网关系统进行了系统测试，测试结果符合预期。
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公开(公告)号：CN113435236A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110192938.8
申请日：2021-02-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明属于智能家居技术领域，公开了一种居家老人姿态检测方法、系统、存储介质、设备及应用，包括：图像采集模块进行老人居家环境数据采集，并对采集的数据进行发布、处理；人体骨骼化模块基于采集的图像通过特征提取、关键点检测、PAF检测、关键点连接、骨骼坐标点转换为3D点、3D骨骼点旋转得到人体3d骨架图；姿态识别模块通过特征提取、姿态匹配进行人体姿态识别；UI模块显示人体3D骨架图以及人体姿态识别结果；同时进行报警提醒。本发明提供了一个基于深度图像的居家老人姿态识别系统，家属或者医护人员可以看到老人当前姿态，并且系统可以对老人姿态给出提示，可以很好的减轻医护人员的工作量，更加的方便医护人员照看老人。
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公开(公告)号：CN112861624A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110008794.6
申请日：2021-01-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06T15/00 , G08B21/04 , A61B5/11 , A61B5/00 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于人体姿态检测技术领域，公开了一种人体姿态检测方法、系统、存储介质、设备及终端，所述人体姿态检测方法包括：构建基于深度图像的人体骨骼化模型的数据集以及人体姿态分类的数据集；在openpose神经网络模型上进行迁移学习，深度图像作为网络输入，获取到的heatmap(关节点坐标)和paf(关节点向量场)作为标签进行训练，得到深度图像的人体骨骼化模型；通过姿态分析模块将打好标签的数据进行姿态特征夹角的计算，将夹角和标签输入到随机森林中进行训练，得到姿态识别模型。本发明在openpose的基础上将深度图像骨架化，并且可以转换成3d骨架给医务人员观察，有较高的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115860597A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211675392.2
申请日：2022-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06Q10/067 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明属于跨领域复杂资源建模技术领域，公开了基于资源协同模型的状态网络自适应资源协同方法、系统，结合本体论和元建模理论，从语义的角度构建跨领域复杂资源的统一静态模型；设计并实现基于静态资源协同模型的动态自适应状态网络模型，用于支持网络中资源状态的自我转换和传播，实现整体资源状态的自适应转换和更新；最后构建用于资源检索的模型应用程序接口。与传统协作建模中的固定状态定义不同，本发明的基于资源协同模型的动态自适应状态网络建模方法，结合本体建模和元建模，实现CPHS中各种复杂资源的统一管理和协同建模，在传统资源静态建模的基础上构建动态协同模型，实现了资源状态的动态协同转换，为资源调度提供资源基础。
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公开(公告)号：CN112684430A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011533492.2
申请日：2020-12-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明属于健康监测技术领域，公开了一种室内老人行走健康检测方法、系统、存储介质、终端，包括：静态地图绘制模块用于读取环境数据，计算静态环境地图；动点筛选模块用于筛选脚步候选点；点集合特征提取模块，用于将脚步候选点进行点聚类，并对得到的点集合进行特征值提取，基于提取的脚步候选点集合特征值对点集合进行行人与物体分类；行人检测模块，用于进行行人脚步跟踪；行走健康数据提取模块，用于对跟踪过程中计算得到的数据进行提取；数据可视化模块用于将接收的相关数据进行动态展示；本发明以激光雷达为传感器，可靠性得到很大提高，而且能十分有效地检测出行人的位置并实时跟踪行人的运动轨迹。
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公开(公告)号：CN112637318A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011500846.3
申请日：2020-12-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明属于智能网关技术领域，公开了一种面向存储完整性的智能网关系统、装置及其控制方法，所述面向存储完整性的智能网关系统包括：WebApp模块、综合管理模块、故障恢复模块、数据管理模块和云模块；所述面向存储完整性的智能网关装置包括：网关树莓派、设备树莓派、传感器如镜头与雷达、智能手表以及云存储。本发明以Java为主开发语言，实现了智能网关系统，用于老人健康信息系统中的数据管理与设备管理。本发明数据完整性的实现依靠线程安全的队列设计以及多项故障恢复机制；对于多线程的性能优化也提升了系统的稳定性，保障了数据的安全；通过环境模拟与实地应用的方式，对智能网关系统进行了系统测试，测试结果符合预期。
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公开(公告)号：CN114495267B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210002387.9
申请日：2022-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于多维数据融合的老人跌倒风险评估方法，包括如下步骤：构建DNN模型老人跌倒风险评估所需要的数据集；将步态特征、姿态特征以及自关联系数分别输入到不同的门控制单元GRU模型中并通过注意力的计算，实现多维数据特征融合；使用DNN模型对GRU模型提取并拼接的特征进行分类，输出老人跌倒风险的概率。本发明所述方法受环境影响小，精度较高，因此能够提高风险评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118351233A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410328689.4
申请日：2024-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06T17/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于多视图数据建模技术领域，公开了基于节点关联和时间依赖性的多视图属性预测方法及系统，该方法通过构建节点属性、属性变化影响和属性影响路径视图，结合邻域节点的关联依赖特征构建图中节点的关联依存特征，提取邻域中节点及其属性的关联信息；利用关联特征构建历史信息，并学习历史知识图之间的时间依赖关系；构建基于节点关联和时间依赖性的节点属性预测模型，将时间知识图与时间序列预测相结合，学习节点的关联特征和时间依赖特征，完成节点属性预测任务。本发明结合了时间特征和关联特征，提高了知识图中节点属性预测的准确性。本发明通过利用节点及其属性之间的时间模式和相关性，可以对节点属性的未来值做出更准确的预测。
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