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公开(公告)号：CN104866096B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201510254390.X
申请日：2015-05-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F3/01 , G06F3/0484 , G06F3/0487
Abstract: 本发明公开了一种利用上臂伸展信息进行命令选择的方法。本方法为：1)在控制器上创建一Stretching组件及其菜单；2)控制器通过显示屏幕上的深度摄像机实时采集该用户手心的三维空间位置，然后计算手心位置到该用户身体平面的投影距离，得到该用户的手臂伸展长度并将其发送给Stretching组件；3)该组件将该用户的手臂伸展长度转换为屏幕上光标在所述菜单上的显示位置；4)用户通过改变手臂伸展长度控制光标移动，当光标移动到所述菜单上的一待选菜单项时，保持手势悬停时间大于设定时间，则该菜单项被选中。本发明不使用佩戴式传感器，基于深度摄像机，使用上臂伸展信息来进行菜单命令选择的方法，不影响手指精细动作。
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公开(公告)号：CN107273677A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710425674.X
申请日：2017-06-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
CPC classification number: G06K9/6289
Abstract: 本发明公开了一种多通道神经功能定量评价系统，利用智能感知、多通道融合、自然交互等关键技术，使用深度摄像机、手持终端、手写终端、麦克风、数据转发器、移动工作站等设备搭建完成一套人体运动姿态数据采集系统，将感知、运动、认知的医学检测方法与多通道数据融合分析技术相结合，建立涵盖笔势分析、步态分析、语音分析、上肢功能分析等神经系统疾病异常行为早期检测的多通道神经功能定量评价系统，克服了传统的神经系统疾病检测工具方式难以获取较全面的、定量化的生理参数的问题，并消除了传统采集方式具有的干扰性对感知数据的真实性和后续诊断的准确性的影响。
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公开(公告)号：CN106534844A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611004484.2
申请日：2016-11-15
Applicant: 中国科学院软件研究所
CPC classification number: H04N17/00 , H04N13/332
Abstract: 本发明公开了一种基于心电和眼电信号的三维显示视疲劳评估系统和方法，本系统包括立体显示设备、主观视疲劳连续打分装置、生理信号测量装置、数据处理单元；其中，所述主观视疲劳连续打分装置，用于采集用户观看立体显示上的三维立体显示资源时的用户视疲劳打分值SS；所述生理信号测量装置，用于采集用户观看立体显示上的三维立体显示资源时的ECG、EOG；所述数据处理单元，用于根据采集的ECG、EOG，计算得到用户的生理特征数据，然后根据生理特征数据和SS建模，得到立体视疲劳预测模型；以及根据用户i观看目标三维立体显示资源时采集的生理特征数据和该立体视疲劳预测模型评估目标三维立体显示资源对该用户i的视疲劳数据。
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公开(公告)号：CN106264554A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510312472.5
申请日：2015-06-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: A61B5/1455 , G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光的血氧饱和度检测方法及系统，通过分析传统光学模型应用于移动设备后存在的问题，提出了一种全新而有效的血氧饱和度检测模型，并给出了相应的可见光感知器成像基线漂移问题的校正算法，从而利用智能移动设备和可穿戴设备中的可见光感知器(如手机中的摄像头)，可快速检测分析人体内的血氧饱和度。本发明提出的方法和系统也可以支持许多与血氧饱和度检测相关的应用。
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公开(公告)号：CN106155781A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510163407.0
申请日：2015-04-08
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种多智能体平台中的实时任务调度方法。本方法为：1)将t时刻智能体A的就绪任务集合中的简单任务和预留任务分别按照释放时间升序排列；2)智能体A对到达的新任务进行准入判断，如果可准入则将该新任务按照释放时间插入优先级队列中；3)如果t时刻智能体A正在执行一预留任务，则每一系统执行单元完毕后检查优先级队列中是否有任务就绪，如果有，则将该任务的就绪时间延迟到该预留任务执行结束；如果t时刻智能体A正在执行优先级队列中的一简单任务，则在每一个系统执行单元结束后，检查是否有预留任务在该时刻开始执行，如果有则停止执行当前任务，转而执行该预留任务。本发明大大增强了多智能体平台的可靠性和可预测性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104732203A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510098126.1
申请日：2015-03-05
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于视频信息的情绪识别与跟踪方法，其步骤为：1)获取图像并对其进行三维头部建模；2)借助生成的三维头部模型进行图像融合，形成连续情感表达以及与人无关的情感表达；3)使用生成的融合图像、三维头部模型以及其情绪值构造训练样本；4)使用构建的训练样本训练情绪识别模型；5)如有必要，在测试步骤执行之前进行一系列预处理操作，然后使用训练好的情绪识别模型，进行三维头部关键点的跟踪以及情绪的识别直至完成全部情绪识别任务。本发明不仅适用于离散情绪的识别，也适用于连续情感空间表达下的情绪识别，可以用于桌面场景与移动交互场景，不受视觉信息采集设备的限制，能够提升自然人机交互的质量。
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公开(公告)号：CN104185020A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410387060.3
申请日：2014-08-07
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本发明公开一种针对观看三维立体显示内容的视疲劳检测系统和方法。该系统包含硬件布局和集成化软件两大部分。硬件包括显示装置、红外摄像机、红外光源、视觉反应时测量仪、调节最大点测量仪等。在用户观看三维内容的过程中，通过仪器设备来记录其多项客观指标用于估算视疲劳，同时通过主观量表来记录视疲劳的参考值用于对比验证。软件能够把测量的整个过程集成为无缝的流程，包括对用户的筛选、三维内容显示、客观指标测量、主观参考值采集、眼睛参数提取、视疲劳模型估算、估算误差计算和统计分析等功能。本发明能够简单快速地检测观看立体显示所造成的视疲劳程度，可用于检测立体显示设备和内容，以及指导设备生产和制作舒适的立体资源等。
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公开(公告)号：CN102789211B
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201110127541.7
申请日：2011-05-17
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/20
Abstract: 本发明公开了一种吊挂生产流水线动态平衡方法，属于自动吊挂流水式生产技术领域。本方法为：1)上位机筛选出能够完成当前工序的站点；2)查询当前所筛选出每一站点的站点在岗职工、所属工序、需要完成工序及缓冲区内该工序的吊架数量，并预测未来时间T3后完工吊架数N；3)上位机查询当前每一工序对应的站点集合、站点集合中所有站点缓冲区吊架总数，计算当前每一工序的工序时间T3后完工吊架数、前置工序时间T3后完工吊架、额定生产时间、工序性质；4)上位机将所需设备和线色相同的工序划分为一组；5)对每一组内的吊架进行调度，得到每一组的调度方案；再综合各组调度方案，调度吊架到相应站点。本发明提高了调度精确性和工作效率。
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公开(公告)号：CN102722309B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201110077928.6
申请日：2011-03-30
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F3/0488
Abstract: 本发明公开了一种多点触摸交互系统的触控手势触控信息识别方法，属于多点触摸技术领域。本方法为：1)采集相邻两帧多点触摸交互系统输入的手指位置信息，其中第i、i+1帧手指位置集合分别为P{p1，p2，…pn}、Q{q1，q2，…qn}；2)采用齐次坐标表示集合P、Q中每个点的位置信息，建立矩阵P、矩阵Q；3)计算矩阵P经缩放、旋转、平移变换到矩阵Q的变换参数；4)多点触摸交互系统根据所述变换参数确定第i帧到第i+1帧触摸手势输入的触控信息。本发明使触摸屏幕的多点触摸交互系统中识别多指手势更加精确，丰富了触摸屏的交互方式，使得触摸屏更加实用。
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公开(公告)号：CN103792932A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201210430601.7
申请日：2012-11-01
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于ECA规则的高速列车故障检测方法，首先，利用ECA规则对高速列车网络控制系统的故障进行建模，可描述故障数据间的复杂时序关系，从而增强了对故障的描述能力。其次，由于ECA规则适合于描述系统的主动行为，可以支持故障诊断系统“检测事件-判断条件-触发动作”的主动工作模式，克服了传统“请求-应答”模式的缺点。同时，本发明采用基于规则图的启发式搜索可以在给定时间内尽可能多地根据采集到的数据，诊断出发生的故障。此外，由于基于ECA规则的故障诊断，其输入是原子件，而不是原始采集数据，这就过滤了与诊断规则无关的数据，从而提高了故障诊断系统在海量采集数据下的处理效率。
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