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公开(公告)号：CN109304031A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811092449.X
申请日：2018-09-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: A63F13/352 , A63F13/358 , A63F13/30 , A63F13/79
Abstract: 本发明公开了一种基于异构智能终端的虚拟化云游戏平台，本发明将原来仅能在PC机上正常运行的联网游戏放置在一个服务器上并运行，并将游戏的实时界面发送到玩家智能终端上，玩家通过操作自己的智能终端，将操作信息发送给服务器实现对游戏的操控。从而实现在例如智能手机、机顶盒等智能终端上远程玩游戏的目的，让云游戏成为可能，改变现有的玩游戏的方式，让游戏产业扩展到另一个领域。
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公开(公告)号：CN109191883A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811145054.1
申请日：2018-09-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G08G1/0967 , H04W4/029 , H04W4/02 , H04W4/40
CPC classification number: G08G1/096791 , H04W4/027 , H04W4/029 , H04W4/40
Abstract: 本发明提供了一种基于群智感知的智能交通系统，包括后台服务端和智能终端，智能终端设置有通讯服务模块，以及通过通讯服务模块与后台服务端通信连接的登录注册模块、通讯录管理模块、拼车通信模块、实时路况推送模块、拼车好友推荐模块。在实时路况推送模块中由于采用车辆加速度信息进行实时交通状况判定，解决了传统设备获取实时交通时高造价、不灵活的问题；在拼车好友推荐模块中采用Circle-based改进算法进行路径空间相似度的计算，消除了Circle-based算法存在的盲点区域，提高了路径空间相似度计算的精度。
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公开(公告)号：CN108021888A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711268665.0
申请日：2017-12-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种跌倒检测方法，本发明首先基于训练样本训练判决阈值：对训练样本进行中值滤波处理后，再提取加速度信号向量幅度，并提取特征值：包括加速度信号向量幅度的峰值，加速度信号向量幅度的最小值与最大值的差值，加速度信号向量幅度的标准差，以及相对角度变化值；然后基于K‑means聚类的方法训练各特征值的二分判决阈值；再实时进行跌倒检测时，对待检测对象的原始加速度信息进行与训练样本相同的预处理后提取对应的四个特征值，再对各特征值进行逐级判决处理，获取跌倒检测结果。本发明可用于对老年群体跌倒状况的实时监测，其计算机复杂度低，在现有的人体可携带设备即可实现对携带者的跌倒状态进行实时检测。
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公开(公告)号：CN107564588B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201710880036.7
申请日：2017-09-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种生理健康数据预测装置，包括输入单元、存储单元、输出单元和预测处理单元，其中输入单元用于输入健康数据采集设备所采集到的生理健康特征值序列并存储到存储单元；预测处理单元从存储单元中三次读取对应的生理健康特征值序列进行三次灰色预测得到三次预测结果，并将其等权均值的方式对三次预测结果进行合并处理，得到最终预测结果并存入存储单元，三次预测处理的序列分别为：前n‑2个、中间n‑2个和后n‑2个，其中n为生理健康特征值序列的长度；输出单元用于从存储单元中读取并输出输入的生理健康特征值序列的最终预测结果。本发明将采用三次预测的方式对最终预测结果进行误差修正，从而降低数据突变给预测结果造成的误差。
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公开(公告)号：CN108021888B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201711268665.0
申请日：2017-12-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种跌倒检测方法，本发明首先基于训练样本训练判决阈值：对训练样本进行中值滤波处理后，再提取加速度信号向量幅度，并提取特征值：包括加速度信号向量幅度的峰值，加速度信号向量幅度的最小值与最大值的差值，加速度信号向量幅度的标准差，以及相对角度变化值；然后基于K‑means聚类的方法训练各特征值的二分判决阈值；再实时进行跌倒检测时，对待检测对象的原始加速度信息进行与训练样本相同的预处理后提取对应的四个特征值，再对各特征值进行逐级判决处理，获取跌倒检测结果。本发明可用于对老年群体跌倒状况的实时监测，其计算机复杂度低，在现有的人体可携带设备即可实现对携带者的跌倒状态进行实时检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109697718A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811587274.X
申请日：2018-12-25
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T7/0012 , A61B5/165 , G06T7/136 , G06T2207/20081 , G06T2207/30016
Abstract: 本发明公开了一种基于图论的自闭症检测方法及装置，属于医学图像处理技术领域。本发明首先基于本发明所设置的网络消耗最低的阈值作为二值化阈值来构建各磁共振图像所对应的脑功能网络拓扑图，再基于自闭症患者与正常人在节点度信息的差异统计信息确定有异常脑区，再提取这些被确定为异常脑区的特征信息，即脑区所对应的节点的节度信息；基于所提取的特征信息进行自闭症二分分类器的模型训练和检测，为自闭症诊断提供辅助诊断帮助。
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公开(公告)号：CN107948930A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711495301.6
申请日：2017-12-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于位置指纹算法的室内定位优化方法。本发明在现有的位置指纹定位方法的基础上，对信号强度采集、指纹库密度、指纹库精度、定位效率、设备误差进行了对应的优化处理，从而实现对定位过程的精度提升和效率提升。本发明在定位处理过程中，无需额外硬件的支持，因此其具有较低的定位成本。在信号强度测量精准，以及位置指纹库的精度和密度较高的情况下，本发明可以提供较高定位精度。
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公开(公告)号：CN107729918A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710830534.0
申请日：2017-09-15
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 邢建川 , 王帅飞 , 张易丰 , 韩保祯 , 丁志新 , 王翔 , 康亮 , 袁浩瀚 , 吴晓东 , 李寒雪 , 张景文 , 翟能延 , 胡尊天 , 李栋良 , 罗燕鹏 , 杨昕 , 佘小钏 , 集川 , 杨宁 , 殷雪银 , 陈胜远 , 江孟君 , 刘琦 , 刘崇梽 , 苏新宇 , 胡进磊 , 朱张子 , 杨双吉 , 尹佳 , 陈佳豪 , 王立岩 , 李双 , 侯鑫宇 , 张栋 , 刘继林 , 邵慧 , 苗佳雨 , 颜文杰 , 王祉涵 , 王书琪 , 柏宇潇 , 罗义杰 , 高文显 , 汪书林 , 梁昌乐 , 陈朝阳 , 王鋆鼎 , 沈浩 , 赵越 , 蔡佳宏
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于代价敏感支持向量机的元胞自动机涌现现象的分类方法。本发明基于所提取的涌现现象的特征，通过使用代价敏感支持向量机对元胞自动机的涌现现象进行分类，从而进一步处理分类结果，来判断元胞自动机中哪些规则能发生涌现现象，哪些规则不能发生涌现现象。对基于元胞自动机的复杂系统的涌现机理进行研究，将能推动元胞自动机在涌现方面的应用研究和促进其他的复杂系统的涌现机理研究。本发明是对元胞自动机的涌现现象进行分类，分类后获得的发生涌现现象的元胞自动机，因此类元胞自动机具有分形维数特征，可以将其应用于图像处理、动画制作、时装设计、IC卡设计、房间装饰设计、城市规划等等。
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公开(公告)号：CN107679551A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710810653.X
申请日：2017-09-11
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 邢建川 , 王帅飞 , 张易丰 , 韩保祯 , 丁志新 , 王翔 , 翟能延 , 康亮 , 张栋 , 王书琪 , 沈浩 , 陈朝阳 , 苗佳雨 , 蔡佳宏 , 王鋆鼎 , 李双 , 陈佳豪 , 杨双吉 , 王立岩
Abstract: 本发明公开了一种基于分形的涌现现象的识别方法，属于元胞机技术领域。本发明将演化结果看作一副二值图像，将超过面积阈值的连通区域提取出来；然后使用SIFT算法计算筛选后的连通区域的相似性，用并查集的思想求相似矩阵的集合，若只有一个相似矩阵的集合，则说明演化图形中结构基本都相似，元胞自动机演化图形有明显的分形特征，元胞自动机发生了涌现现象。本发明用于图像处理、动画制作、时装设计、IC卡设计、房间装饰设计、城市规划等等，可对元胞自动机的演化规则是否发生涌现现象进行判决，为能发生涌现现象的演化规则提供可行的筛选方式。进而提高元胞自动机的应用性。
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公开(公告)号：CN107564588A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710880036.7
申请日：2017-09-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种生理健康数据预测装置，包括输入单元、存储单元、输出单元和预测处理单元，其中输入单元用于输入健康数据采集设备所采集到的生理健康特征值序列并存储到存储单元；预测处理单元从存储单元中三次读取对应的生理健康特征值序列进行三次灰色预测得到三次预测结果，并将其等权均值的方式对三次预测结果进行合并处理，得到最终预测结果并存入存储单元，三次预测处理的序列分别为：前n-2个、中间n-2个和后n-2个，其中n为生理健康特征值序列的长度；输出单元用于从存储单元中读取并输出输入的生理健康特征值序列的最终预测结果。本发明将采用三次预测的方式对最终预测结果进行误差修正，从而降低数据突变给预测结果造成的误差。
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