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公开(公告)号：CN113902903B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111166829.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/68 , G06N3/0464 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于下采样的双注意力多尺度融合方法，包括：采集图像并获取图像的训练数据；将图像的训练数据进行训练并采用基于特征图大小变化的下采样方法提取图像的特征；下采样方法包括：根据下采样倍数的不同而自动切换下采样方式；将提取的图像的特征通过深浅层特征融合模型获得多尺度特征图，使用基于多尺度融合的双注意力算法进行多尺度特征融合，获得多个不同深层小尺度检测分支和多个不同浅层大尺度检测分支；对每一个检测分支分别构建一个预测分支来检测不同尺度下的图像。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质，加强特征表达能力，大幅提高检测和分离的准确性、速度以及不同大小物体的检测精度。
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公开(公告)号：CN112489076B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011419808.5
申请日：2020-12-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种多目标跟踪方法与系统，所述方法包括读取待跟踪数据、预处理待跟踪数据、生成目标轨迹以及关联目标轨迹。本发明提出的多目标跟踪可适应多种场景，不需要使用者根据场景手动调整视频子序列长度，并且本发明改进的目标轨迹生成模块减少了冗余的特征提取任务，减轻监控系统需要承担的计算量。另外，本发明改进的目标轨迹关联模块借助时序信息对目标轨迹质量进行判断，其判断过程计算简单，不会为监控系统增加过多的计算量。综上所述，本发明提出的多目标跟踪方法使用相对简便，具有良好的跟踪结果。
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公开(公告)号：CN115083566A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210762625.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别模型；基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图；其中运动意图识别网络包括双流Transformer编码器、长短序列特征交叉注意力模块、多尺度特征融合模块以及运动意图分类模块；双流Transformer编码器包括多头注意力机制；还公开了基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN114446011B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210173119.3
申请日：2022-02-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电信号的智能溺水报警方法与系统，包括：数据采集模块、肌电信号预处理模块、肌电信号特征提取模块、肌电信号分类模块、肌电信号状态分析模块、报警器模块、气囊弹出模块和中央救援云平台模块；本发明根据肌电信号具有在一定程度上预测使用者意图与肌肉疲劳的特点，通过采集不同肌肉部位的多路肌电信号，将多路肌电信号进行处理分析进而获取溺水状态，实现准确率高且实时性好的溺水状态判断。基于自动充气式的弹出气囊，解决了现有溺水救援产品救援不及时，成功率低的问题。本发明的穿戴式防水肌电信号采集装置与自救装置，应用不受场景限制，解决了开放性水域救援盲区的问题，提升救援成功率。
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公开(公告)号：CN115083566B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210762625.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H20/30 , A61B5/00 , A61B5/369 , A61B5/389 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别模型；基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图；其中运动意图识别网络包括双流Transformer编码器、长短序列特征交叉注意力模块、多尺度特征融合模块以及运动意图分类模块；双流Transformer编码器包括多头注意力机制；还公开了基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113888617B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111163838.9
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种关联区域多相机物体匹配方法，包括：根据预先设置的相机架设策略和相机标定策略进行相机架设和相机标定，相机包括高位架设2D相机及低位架设2D相机，低位架设2D相机的高度低于高位架设2D相机；高位架设2D相机采用俯视或斜视方式获取视野内的第一物体图像；低位架设2D相机采用俯视或斜视方式获取视野内的第二物体图像；设置关联匹配区域，并根据重识别算法模型对每个物体在高位架设2D相机的第一物体图像在低位架设2D相机中的关联匹配区域进行关联匹配，实现跨高位架设和低位架设2D相机的同一物体的识别。还公开了相应的物体匹配系统，建立多个相机之间的坐标关联，从而准确地确定物体的位置和尺寸。
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公开(公告)号：CN115177273A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210759783.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多头再注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于多头再注意力机制的运动意图识别模型；基于所述运动意图识别模型确定所述脑卒中患者的运动意图。还公开了基于双流Transformer编码器和多头再注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN113888618A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111166822.3
申请日：2021-09-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种物体单件分离方法，包括：以一定的高度差并且以对单件物体能够在整个视野尺寸覆盖的规则架设多台2D相机；获取多台2D相机分别采集的多幅图像，对采集后的多幅图像利用物体的特征信息将有高度差的两相机间的物体关联匹配；对不同高度相机中对同一物体成像大小利用相机成像原理计算物体的实际空间尺寸，并输出准确的物体位置信息。本发明还公开了相应的物体单件分离系统，实现全自动化多并排物体的单件分离，提升物体分拣或识别效率，降低在单件分离系统中视觉装置的架设成本，解决目前单件分离系统的视觉系统硬件成本昂贵，对物体定位不准确和实用性不高的问题。
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公开(公告)号：CN115050452B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210759790.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H20/30 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/084 , A61B5/00 , A61B5/397
Abstract: 本发明公开了一种通用肌电运动意图识别模型构建方法，包括：采集多个用户的肌电信号，并分别进行预处理；基于预处理后的多个用户的肌电信号进行多用户个性特征提取；基于提取的多用户个性特征进行多用户共性特征提取，基于多用户共性特征以及多用户个性特征构建深度广义相关性分析模型；采集新用户的肌电信号特征，基于深度广义相关性分析模型提取新用户的共性特征，与多用户共性特征进行用户共性特征融合，获得融合特征；基于融合特征构建通用模型数据集，输入运动意图分类网络中进行学习获得通用识别模型构建参数；基于通用识别模型构建参数构建通用肌电运动意图识别模型。还公开了对应的模型构建系统、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN115177273B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210759783.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/389 , A61B5/00 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多头再注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于多头再注意力机制的运动意图识别模型；基于所述运动意图识别模型确定所述脑卒中患者的运动意图。还公开了基于双流Transformer编码器和多头再注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
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