辅助动作计测系统、康复辅助系统、辅助动作计测方法以及存储介质

    公开(公告)号:CN112168624A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202010603372.9

    申请日:2020-06-29

    Abstract: 本发明涉及辅助动作计测系统、康复辅助系统、辅助动作计测方法以及存储介质,步行训练装置是用于计测向进行预先设定好的动作的训练的训练者提供辅助的训练工作人员对训练者的训练动作进行的辅助动作的辅助动作计测系统。上述辅助动作计测系统具有训练动作检测部、辅助动作检测部以及识别部。训练动作检测部检测训练动作。辅助动作检测部检测在训练动作中训练者从训练工作人员接受的辅助动作的时机、位置、方向或者强度中的至少一个。识别部基于训练动作的动作模式来识别对训练动作的辅助动作。

    学习装置、步行训练系统、方法、程序及学习完毕模型

    公开(公告)号:CN112137838A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN202010579514.2

    申请日:2020-06-23

    Abstract: 本发明涉及学习装置、步行训练系统、方法、程序及学习完毕模型。学习装置具备:数据生成部,基于复健数据来生成学习用数据;和学习部,使用学习用数据来进行机器学习。传感器为了检测训练者的步行动作中的多个动作量而设置,在与异常步行基准的任一个相符的情况下,评价为是与相符的异常步行基准对应的异常步行模式。数据生成部将针对异常步行模式的评价结果发生了变化的前后的复健数据分别作为学习用数据来进行生成。学习部通过将复健数据分别作为1个数据组而依次被输入来进行机器学习。学习部构建将设定参数作为输入来输出异常步行模式的学习模型。

    学习系统、复健辅助系统、方法、程序及学习完毕模型

    公开(公告)号:CN112137833A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN202010578684.9

    申请日:2020-06-23

    Abstract: 本发明提供学习系统、复健辅助系统、方法、程序以及学习完毕模型。学习系统的学习部被输入关于训练者利用复健辅助系统执行的复健的复健数据,生成对被执行的反馈控制进行预测的学习模型。复健辅助系统基于训练者的积极性信息来执行反馈控制。复健数据至少包括训练数据,该训练数据包含训练者的积极性信息和表示反馈控制的反馈信息。学习部将积极性信息是产生使训练者的积极性提高那样的变化的信息的情况下的复健数据作为教导数据来生成学习模型。

    学习系统、复健辅助系统、方法、程序及学习完毕模型

    公开(公告)号:CN112137832A

    公开(公告)日:2020-12-29

    申请号:CN202010578612.4

    申请日:2020-06-23

    Abstract: 本发明涉及学习系统、复健辅助系统、方法、程序及学习完毕模型。取得部取得基于至少包括关于训练者利用复健辅助系统执行了的复健的表示训练助理的助理数据和表示训练者的恢复度的指标数据的第1复健数据并通过聚类分析分类了训练助理而得到的分类结果。学习部生成学习模型,该学习模型被输入至少包括表示训练助理以辅助训练者为目的执行了的辅助行动的行动数据的第2复健数据,来输出启示训练助理的接下来行动的行动数据。学习部将基于分类结果进行了前处理的第2复健数据作为教导数据,来生成学习模型。

    检索装置、系统、方法以及程序

    公开(公告)号:CN112231539B

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202010587555.6

    申请日:2020-06-24

    Abstract: 本发明提供检索装置、系统、方法以及程序。检索与残疾人的身心功能对应的适合的工作信息。检索装置具备:存储部,其存储将工作信息与表示工作所需的身心能力的所需能力信息建立起关联的工作定义信息;取得部,其取得残疾人的身心能力信息;检索部,其基于存储于存储部的工作定义信息,将与附加了取得的身心能力信息的所需能力信息建立起关联的工作信息作为候补工作进行检索;以及输出部,其输出基于候补工作的提示信息。

    学习系统、步行训练系统、方法、程序及学习完毕模型

    公开(公告)号:CN112137837B

    公开(公告)日:2023-03-10

    申请号:CN202010579473.7

    申请日:2020-06-23

    Abstract: 本发明提供用于恰当地进行步行训练的学习系统、步行训练系统、方法、程序以及学习完毕模型。学习系统具备:数据生成部,基于复健数据来生成学习用数据;和学习部,使用学习用数据来进行机器学习。传感器为了检测训练者的步行动作中的多个动作量而设置,在与异常步行基准的任一个相符的情况下,评价为是与相符的异常步行基准对应的异常步行模式。数据生成部将针对异常步行模式的评价结果发生了变化的前后的复健数据分别作为学习用数据来进行生成。学习部通过将复健数据分别作为1个数据组而依次被输入来进行机器学习。学习部构建将异常步行模式作为输入来输出设定参数的学习模型。

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