公开(公告)号：CN118614869A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410223160.6

申请日：2024-02-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 刘海宽 ,  卢继华 ,  冯立辉 ,  张溢阅 ,  陈威 ,  孟凡淳 ,  吴编

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/389 ,  A61B5/296 ,  A61B5/11 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明属于动作捕捉技术领域，公开了一种基于物理拓扑特性的膝关节角度预测装置及方法。所述方法，包括：采集包括肌肉电信号和惯性传感信号的膝关节测量数据，对膝关节测量数据进行滤波和归一化预处理，获得归一化膝关节测量数据；对归一化膝关节测量数据进行特征提取和特征筛选，获得膝关节特征数据；将膝关节特征数据转换为包括节点和边的图数据；将图数据输入至图神经网络，输出得到预测的膝关节角度。所述装置依托腿环，包括数据采集设备、数据预处理单元、数据特征处理单元、图数据处理单元以及图神经网络单元。所述膝关节角度预测方法提高了预测膝关节角度准确度。所述装置具有安装简便且对人体运动干扰小的优点，还能准确预测膝关节角度。

公开(公告)号：CN117442191A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311309580.8

申请日：2023-10-11

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 卢继华 ,  张溢阅 ,  刘海宽 ,  冯立辉 ,  陈煜 ,  徐帅 ,  李东伟

IPC: A61B5/11 ,  A47C31/12 ,  G06V40/20 ,  G01L5/00 ,  G08B21/24 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明属于传感器控制、健康监测与信号识别技术领域，尤其涉及一种基于阵列与分布式传感器的姿势判别与干预装置。所述装置包括阵列式及分布式传感器、分层分级特征提取单元、空时频特征提取单元、特征筛选单元、脊柱侧弯测量单元、久坐提醒判别单元、压力分布获取单元及不良坐姿判断单元；所述阵列式和分布式传感器受力产生变化信号、采集与提取特征；还分别提取分层分级与空时频特征；再经特征筛选模块得到筛选后特征，筛选后特征分别送入脊柱侧弯测量单元、压力分布获取单元与久坐提醒判别单元，依据压力分布获取单元输出的压力分布给出坐姿分类及提醒信息；脊柱侧弯测量单元给出脊柱侧弯值及警示信息；久坐提醒判别单元给出久坐提醒信息。

公开(公告)号：CN119939321A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510134555.3

申请日：2025-02-07

Applicant: 北京理工大学 ,  首都医科大学附属北京安定医院 ,  北京一术科技有限公司

Inventor： 卢继华 ,  何凡 ,  张溢阅 ,  冯立辉 ,  陈威 ,  罗杰

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06F17/18 ,  G06F18/22 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及人工智能及生物特征识别技术领域，提出了一种基于神经网络的生物特征识别装置及方法。所述一种基于神经网络的生物特征识别装置，包括传感器模块，用于采集肌肉电信号及姿态信号；信息采集模块用于模拟预处理采集到的传感器信号并进行模数转换及数据传输；样本扩增模块，用于样本筛选以及数据扩增判断与选择及扩增；处理器用于数据预处理、数据存储、特征提取及神经网络分类；显示及输出模块用于反馈结果；处理器中的神经网络模块实现轻量、准确的生物特征识别；所述装置及方法解决了生物特征识别中样本数量不足且能够用于存储资源首先的环境下，进行更有效及更准确的识别人体生物信号。

公开(公告)号：CN119293591A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411399208.5

申请日：2024-10-09

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 卢继华 ,  尹俪橦 ,  张溢阅 ,  冯立辉 ,  吴尚保 ,  陈仲阳

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/213 ,  G06F18/15 ,  G06N20/00 ,  A61B5/389 ,  A61B5/397 ,  A61B5/11 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明属于数据表示、分类及电信号处理技术领域，涉及一种基于数据检验以及可控特征选择的分类系统及方法。所述系统，包括数据采集模块、特征提取模块、特征交叉单元及机器学习分类模块，还包括数据预处理模块以及I/O控制模块。I/O控制模块通过控制输入输出实现可控特征选择。所述系统及方法依托数据预处理模块引入自相关性及活动段二级检验，提升了数据质量；依托特征提取模块实现多维特征提取；I/O控制模块引入可控特征选择，实现了特征的动态选择和优化，提高了诊断的准确性和灵活性；采用机器学习模型分类，实现了信号分类的自动化和智能化；模块化设计使得各个功能单元间衔接紧密，数据流转顺畅，有利于系统的稳定运行和升级维护。

公开(公告)号：CN119293555A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411394667.4

申请日：2024-10-08

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 卢继华 ,  张溢阅 ,  冯立辉 ,  陈煜 ,  周思成 ,  方思焱 ,  何聪颖 ,  蒋英硕

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及人工智能及唇语识别技术领域，提出了一种柔性传感装置及基于该装置的唇语识别方法。所述一种柔性传感装置及基于该装置的唇语识别方法的数据采集单元，用于采集差分肌电信号；传输线缆，用于传输采集的差分肌电信号；模拟滤噪模块，用于两次放大、低通及带通滤波；采集主板，用于控制模数转换、数据预处理及无线传输；数据预处理模块；用于软件去噪及归一化；上位机，用于特征提取与筛选单元、机器学习分类及可视化。所述装置及方法解决了刚性电极在唇语肌肉电信号采集过程中的固定和接触问题，能够进行更有效的去噪及更准确的识别人体唇语信号。