一种按键行为的特征数据的处理装置及处理方法

    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

    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。

    一种智能电子标签系统及其信息交互方法

    公开(公告)号:CN102663485A

    公开(公告)日:2012-09-12

    申请号:CN201210089471.5

    申请日:2012-03-29

    Abstract: 本发明提供一种智能电子标签系统,包括电子标签和读写器,所述电子标签的存储区包括数据段和代码段,所述代码段用于存储能够实现一定功能且能够被所述读写器解释和执行的程序代码。本发明还提供了相应的信息交互方法。相对于现有技术,本发明具有下列技术效果:1、能够实时获取和存储物品动态信息。2、避免了阅读器与后台服务器进行频繁的数据通讯,减少了传输和通讯消耗。3、不需要改变现有电子标签的物理结构,成本低廉。

    一种交通模式行为识别方法及相应的识别模型构建方法

    公开(公告)号:CN105447504B

    公开(公告)日:2019-04-02

    申请号:CN201510751897.6

    申请日:2015-11-06

    Abstract: 本发明提供一种交通模式行为识别模型构建方法,包括:1)对具体交通模式行为进行多层次的归类,建立相应的分类树;2)对于分类树中每一个父节点的分类问题,基于随机森林模型,根据识别精度选择对应该分类问题的测试样本的最优特征集;3)对于分类树中每一个父节点的分类问题,基于步骤2)所得出的该父节点所对应的最优特征集,选择一个最优分类模型作为该父节点所对应的子分类模型。本发明还提供了相应的交通模式行为识别方法。本发明能够更加准确地区分具体的交通模式行为,且计算复杂度较小。

    一种交通模式行为识别方法及相应的识别模型构建方法

    公开(公告)号:CN105447504A

    公开(公告)日:2016-03-30

    申请号:CN201510751897.6

    申请日:2015-11-06

    CPC classification number: G06K9/6256 G06K9/6267

    Abstract: 本发明提供一种交通模式行为识别模型构建方法,包括:1)对具体交通模式行为进行多层次的归类,建立相应的分类树;2)对于分类树中每一个父节点的分类问题,基于随机森林模型,根据识别精度选择对应该分类问题的测试样本的最优特征集;3)对于分类树中每一个父节点的分类问题,基于步骤2)所得出的该父节点所对应的最优特征集,选择一个最优分类模型作为该父节点所对应的子分类模型。本发明还提供了相应的交通模式行为识别方法。本发明能够更加准确地区分具体的交通模式行为,且计算复杂度较小。

    一种智能电子标签信息系统及其信息交互方法

    公开(公告)号:CN102682317B

    公开(公告)日:2016-03-30

    申请号:CN201210151488.9

    申请日:2012-05-15

    Abstract: 本发明提供一种智能电子标签信息系统,包括电子标签和读写器,所述电子标签存储能够被读写器读取的指令,所述读写器存储与所述指令相对应的程序代码,所述读写器用于读取所述电子标签所存储的所述指令并执行相应的程序代码。本发明可以大幅度降低电子标签系统的设备制作成本并提高其管理与运作效率。能够更深更广地拓展电子标签系统的实施范围。本发明有效地节约了电子标签的存储空间,还可减少局部交互时的传输消耗和通信消耗。本发明还避免了将所有数据信息集中传输到统一的后台服务器,减少了众多应用中大规模数据传输的带宽消耗和通信成本,同时也降低了重要数据信息外泄的概率,更有利于数据的隐私保护。

    一种跌倒检测方法和装置

    公开(公告)号:CN102302370A

    公开(公告)日:2012-01-04

    申请号:CN201110180341.8

    申请日:2011-06-30

    Abstract: 本发明提供一种跌倒检测方法和装置,该方法包括:1)采集用户行为数据;2)根据用户行为数据识别用户行为;3)根据行为识别结果从所采集的数据中分割出行为切换数据,并将行为切换数据规整成等长的特征向量;4)根据规整后的特征向量进行跌倒检测。本发明基于行为切换进行跌倒检测,能够过滤掉大量的正常行为数据,降低特征空间的复杂度,增强模型的区分能力,提高模型的检测率。

    一种跌倒检测模型构建方法及相应的跌倒检测方法和装置

    公开(公告)号:CN105310696A

    公开(公告)日:2016-02-10

    申请号:CN201510751929.2

    申请日:2015-11-06

    Abstract: 本发明提供一种跌倒检测模型构建方法,包括:1)基于所述初始训练数据集,采用加权SVM算法训练第一两类分类模型,并且通过调整跌倒行为和正常行为的类别权重使得同时满足:a:确保初始训练数据集中所有跌倒行为样本能够被正确识别,b:使初始训练数据集中被误识别为跌倒的正常行为样本数目尽可能小;2)将所有被识别为跌倒的训练样本从初始训练数据集取出,构建第二阶段训练数据集;3)基于所述第二阶段训练数据集,采用加权SVM算法训练第二两类分类模型,并且通过调整类别权重使得:所有正常行为样本都能够被正确识别。本发明还提供了相应的跌倒检测方法及装置。本发明能够减少检测装置对用户生活的干扰;且检测率高,误警率低。

    一种按键行为的特征数据的处理装置及处理方法

    公开(公告)号:CN102831435A

    公开(公告)日:2012-12-19

    申请号:CN201210260600.2

    申请日:2012-07-25

    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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