-
公开(公告)号：CN114041780A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111489019.3
申请日：2021-12-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种呼吸监测模型，包括处理总路和多个处理支路，每个处理支路和总路均包括卷积滤波器，每个卷积滤波器中包括用于对输入的数据进行滤波的多个卷积网络以及设置在相应卷积网络间的用于增强全局感受野的多头自注意力机制层，其中，呼吸监测模型被配置为：将基于惯性传感器数据得到的多模态数据中的各模态数据分别输入到对应的处理支路进行卷积滤波，得到各模态数据的滤波结果；以及将对各模态数据的滤波结果进行叠加得到的多模态呼吸特征输入到处理总路进行卷积滤波，得到关联性呼吸特征，基于关联性呼吸特征生成呼吸波形。本发明通过该模型生成呼吸波形，从而监测人体呼吸情况。
-
公开(公告)号：CN116702025A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310556186.8
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06F18/27
Abstract: 本发明提供了一种基于惯性传感器数据的基础设施状态识别方法和系统，该方法包括：获取部署在基础设施上的惯性传感器采集的传感数据和该传感数据被采集前该基础设施的前序状态序列；利用经训练的状态识别模型根据所述传感数据和所述前序状态序列确定该基础设施当前的状态，其中，所述经训练的状态识别模型包括两种预测模式，第一预测模式下根据传感数据和对应前序状态序列进行预测，第二预测模式下根据传感数据和对应前序状态序列的掩码值进行预测；利用校准器确定基础设施当前的状态是否需要校准，若是，由经训练的状态识别模型在第二预测模式下预测的基础设施的状态更新基础设施当前的状态。
-
公开(公告)号：CN116701954A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310559427.4
申请日：2023-05-17
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G01C21/16 , G01C21/20
Abstract: 本发明实施例提供一种基于IMU数据的基础设施状态识别方法，所述方法包括：获取部署在基础设施上的惯性测量单元采集的IMU数据，利用特征提取器从所述IMU数据中提取该基础设施对应的特征向量；将提取的该基础设施对应的特征向量与为该基础设施预设的多种状态的基准特征向量进行相似度计算，得到相似度结果；根据相似度结果，确定基础设施当前所处的状态，本发明实施例的技术方案根据将提取的基础设施的特征向量与为该基础设施预设的多种状态的基准特征向量进行相似度计算得到的相似度结果，确定基础设施的状态的方式，可广泛应用在任意基础设施中并识别用户指定的任一基础设施状态，普适性高且成本小。
-
公开(公告)号：CN114041780B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202111489019.3
申请日：2021-12-08
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种呼吸监测模型，包括处理总路和多个处理支路，每个处理支路和总路均包括卷积滤波器，每个卷积滤波器中包括用于对输入的数据进行滤波的多个卷积网络以及设置在相应卷积网络间的用于增强全局感受野的多头自注意力机制层，其中，呼吸监测模型被配置为：将基于惯性传感器数据得到的多模态数据中的各模态数据分别输入到对应的处理支路进行卷积滤波，得到各模态数据的滤波结果；以及将对各模态数据的滤波结果进行叠加得到的多模态呼吸特征输入到处理总路进行卷积滤波，得到关联性呼吸特征，基于关联性呼吸特征生成呼吸波形。本发明通过该模型生成呼吸波形，从而监测人体呼吸情况。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.106 seconds)
