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公开(公告)号：CN109086658A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810589194.1
申请日：2018-06-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的传感器数据生成方法，包括：模型构建步骤，以真实数据通过神经网络模型构建生成对抗网络模型，该生成对抗网络模型包括生成器和判别器；模型训练步骤，以对抗博弈机制训练该生成器和该判别器，并进行迭代，直到从该生成器获得的数据满足评价标准；数据生成步骤，以该生成器通过该对抗网络模型生成合成数据。
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公开(公告)号：CN108852313A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810587419.X
申请日：2018-06-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: A61B5/0205 , G16H50/30
Abstract: 本发明涉及一种基于雷达的非干扰智能感知方法，包括：采集步骤，通过雷达采集用户的生理数据；预处理步骤，对该生理数据进行预处理以滤除干扰得到过滤数据；处理步骤，提取该过滤数据的特征数据，通过机器学习算法对该特征数据进行处理以获得该用户的生理信息，并以极速学习机作为识别分类器识别该用户的生理状态。
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公开(公告)号：CN108717548A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810315805.3
申请日：2018-04-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种面向传感器动态增加的行为识别模型更新方法及系统，包括：模型构建步骤，通过初始传感器获取用户行为的初始数据，并提取初始特征数据以构建行为识别模型；增量特征数据获取步骤，通过该初始传感器和新增传感器获取用户行为的增量数据，定义增量特征并提取增量特征数据；模型更新决策步骤，以该行为识别模型中的决策树预测结果之间的平均互信息，及该预测结果和与其对应的用户实际行为之间的互信息，获得该行为识别模型的每棵决策树的多样性评分，将多样性评分小于更新阈值的决策树作为待更新决策树；模型动态更新步骤，以该增量特征数据更新所有待更新决策树，以实现该行为识别模型的更新。
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公开(公告)号：CN107247974A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710525603.7
申请日：2017-06-30
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06K9/6215 , G06K9/6289 , H04B5/0031
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据融合的健身运动识别系统，包括运动数据处理装置和可穿戴设备，其中，所述运动数据处理装置包括用于采集健身器械上的运动数据的采集模块、用于收集所述可穿戴设备上的运动数据的收集模块以及分析所述健身器械上的运动数据与所述可穿戴设备上的运动数据之间的关联性的分析模块。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107016233A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710148529.1
申请日：2017-03-14
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
CPC classification number: G06K9/6228 , G06K9/6267 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供一种运动行为和认知能力的关联分析方法。该方法包括：从运动行为数据中提取反映行为特点的运动特征集；采用迭代随机森林从所述运动特征集中选出用于检测认知能力的最优特征子集；利用所述最优特征子集采用分类器获得运动行为和认知能力的关联分析结果。根据本发明的方法，能够有效的分析运动行为和认知能力的关联，尤其对于小样本不均衡的数据集，能够提高认知障碍患者的识别率。
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公开(公告)号：CN107007263A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710277177.X
申请日：2017-04-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种普适化的睡眠质量测评方法和系统，包括：通过智能手环、手机内置的加速度传感器，分别采集并合成手环合成加速度、手机合成加速度；采用特征提取窗口分别提取手环合成加速度、手机合成加速度的手环运动特征、手机运动特征，并将手环运动特征和手机运动特征做时序上的动态对齐，生成测试样本；将测试样本输入睡眠状态识别模型，获取睡眠状态，以提取睡眠特征；将睡眠特征添加至测试样本，并将测试样本输入睡眠质量评估模型，得到睡眠质量评估等级。本发明融合了手环与手机的多元信息，利用两个同构运动传感器当穿戴于用户腕部和放置于用户睡眠环境中时的特征互补优势，从而获得高精度的睡眠状态识别结果和睡眠质量评估结果。
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公开(公告)号：CN106875630A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710144772.6
申请日：2017-03-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G08B21/04
CPC classification number: G08B21/043 , G08B21/0446
Abstract: 本发明涉及一种基于层次分类的可穿戴跌倒检测方法和系统，该跌倒检测方法包括：采集用户的日常行为数据；对该日常行为数据进行合成、滤波等处理生成原始数据；利用滑动窗口机制提取该原始数据的时频域特征，生成样本，并将该样本组合成样本集；利用第一层一类分类模型对该样本集中的每一个样本进行识别，将识别后的结果发送至第二层的加权二类分类模型；第二层的加权二类分类模型负责对加权分配处理，生成加权跌倒样本，并将其送至第三层的规则二类分类模型；第三层的规则二类分类模型根据该加权跌倒样本是否符合跌倒规则，判断用户是否发生跌倒行为。本发明通过以上方法实现了对用户跌倒行为的准确判断。
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公开(公告)号：CN102945362B
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201210397255.7
申请日：2012-10-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于异构数据融合的传感器协同手势识别方法及系统，该方法包括：步骤1，基于摄像头和传感器采集的异构数据训练手势动作识别模型；步骤2，利用所述手势动作识别模型构建阈值模型；步骤3，基于所述手势动作识别模型和阈值模型对输入的连续动作序列进行分割识别。本发明克服了基于视觉的技术普遍对周围环境和位置有强烈依赖性和对翻转动作不敏感的问题，同时解决了基于传感器的手势识别中手势识别精度和效率不高，经常会出现错判和漏判的问题，提供了一种识别准确率高、鲁棒性强，手势动作识别可靠的手势识别方法及系统。
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公开(公告)号：CN102831435B
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201210260600.2
申请日：2012-07-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种按键行为的特征数据的处理装置及处理方法，包括：按键行为的特征数据获取模块，用于获取按键行为的特征数据；按键行为的特征数据转化模块，用于将按键行为的特征数据转化为意识认知功能数据；意识认知功能评估模块，用于将意识认知功能数据与意识认知功能评估信息进行比对，获得意识认知功能的结果。本发明的目的在于及早地发现意识认知功能减弱的问题，以便及时采取正确的方法增强意识认知功能。
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