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公开(公告)号：CN115840505A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211556731.5
申请日：2022-12-06
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G06F3/01 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于表面肌电信号的手势识别方法、系统及设备，方法包括：在服务器中初始化模型，建立联合模型；客户端采集本地数据；服务器向客户端广播联合模型；客户端使用其本地数据在客户端训练联合模型，形成客户端模型；将客户端模型的参数矩阵上传服务器；服务器基于参数矩阵获得新联合模型的参数矩阵；达到预设的更新轮次后，得到最终联合模型。本方案在数据稀缺的情况下能有效减少跨域带来的影响，将多个拥有小型数据集的客户端结合，在保护数据隐私的前提下训练具有较强泛化能力的联合模型，当遇到新数据时，通过在联合模型上进行参数微调，可以在短时间内获得在新数据上有较好表现的网络模型。
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公开(公告)号：CN118393494A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410482138.3
申请日：2024-04-22
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G01S13/89
Abstract: 本发明提供了基于毫米波雷达点云增强的人体三维成像方法及系统，该方法包括：获取毫米波雷达原始数据，基于所述原始数据，经过预处理，得到三维点云数据；基于生成对抗网络对所述点云数据进行数据增强，获得增强后点云数据；以增强后点云数据作为输入，经过三维成像模型，得到人体骨骼关节点坐标；基于所述人体骨骼关节点坐标，进行人体三维成像。本方案克服了毫米波雷达原始点云稀疏的问题，并且能够获得更高的关节点估计准确率。
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公开(公告)号：CN116125458A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310150754.4
申请日：2023-02-22
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
Abstract: 本发明提供一种基于毫米波雷达的人员定位方法，包括以下步骤：进行空间数据采集，采用发射锯齿波形的MIMO雷达系统模型，对雷达设备进行文件配置，将采集到的调频连续波雷达数据进行解析，去除环境中的静态杂波；回波信号对其距离维进行加窗、多普勒FFT、FFT‑Shift处理，将零频分量搬移到RDM的多普勒维中间位置；自适应设定阈值；对活动人体目标进行水平角度估计，计算目标角度信息，将同一目标具有相同或相近特性的点聚合在一起；对人体位置进行二维图像显示，算得到的人体目标的质心坐标点可以看作目标的实际位置。本发明只提取被检测者的点云信息，能够很好的保护用户隐私，用户体验较好。不受遮挡物影响，适用于黑暗、浓烟等各种恶劣环境。
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公开(公告)号：CN115797305A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211578450.X
申请日：2022-12-06
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种三维人耳图像解剖学区域分割方法、系统及设备，该方法包括：获得人耳点云数据；基于人耳点云数据，标出人耳点云数据的分割区域，形成点云区域分割数据集；对点云区域分割数据集进行预处理，获取训练数据集；建立初始识别网络模型，并使用训练数据集对所述初始识别网络模型进行训练，获得识别网络模型；基于识别网络模型，对人耳点云数据进行识别，得出人耳点云数据分割结果。本方案首次构建出人耳三维点云分割数据集，实现了对人耳三维图像语义分割，解决小规模人耳点云数据语义分割问题，且分割性能良好。
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公开(公告)号：CN116491962A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310190007.3
申请日：2023-03-02
Applicant: 北京科技大学 , 北京科技大学顺德创新学院
IPC: A61B5/389 , A61B5/397 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的肌电控制系统鲁棒性提升方法，包括：使用生成对抗网络(GAN)的判别器作为判断肌电控制器的分类模型结果是否为已知动作类别的判别器。在展现本方法的效果时，首先会搭建一个简单的CNN模型为K类已知类分类器作为原执行器分类模型的模拟，CNN模型会对测试数据给出K维的预测输出。判别器需要据此挑选出已知分类的结果，拒绝掉未知的结果。最后，允许输出的分类结果将被执行器执行，拒绝掉未知动作后则维持默认或前一时刻状态，降低了执行器的执行动作错误率。判别器使用GAN训练得来。本发明的优点是：提升实际输出的动作的准确率，提升动作执行过程的鲁棒性，能够区分已知与未知动作，结构简洁，所需算力小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117281531A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311585159.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: A61B5/352 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积长短时记忆网络的心理疲劳态识别方法及系统，该方法包括：对ECG信号进行去噪处理和降采样处理，得到预处理信号；对预处理信号进行R波检测，得到R波数据以及R波波峰位置坐标数据；基于R波波峰位置坐标数据，对所述R波数据进行切分，得到ECG节拍数据；构建网络模型，以ECG节拍数据为输入，进行特征提取及分类，得到分类结果。本方案降低了待分类数据的个体差异，也降低了分类器训练阶段的计算复杂度，相较于常规的机器学习算法，提高了识别的准确率。
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公开(公告)号：CN101941228A
公开(公告)日：2011-01-12
申请号：CN201010262931.0
申请日：2010-08-26
Applicant: 北京科技大学
IPC: B28B1/00
Abstract: 本发明属于材料喷射成型领域，涉及一种精密喷射成型用电加热陶瓷模具的制备方法，其特征是设计和制作一个有凹凸表面的原型→在原型上翻制硅橡胶模板→在硅橡胶模板上翻制蜡模板→在蜡模板上翻制表面有凹凸形貌的陶瓷模板→陶瓷模板和电热丝炉组装成可电加热的陶瓷模具。在喷射成型的气雾化罐内从底部对陶瓷模板进行预热，以提高精密喷射成型沉积坯的致密度和表面质量。本发明优点是解决了在气雾化罐内预热陶瓷模具的相关设计和制造问题，可更准确地控制陶瓷模具的温度，进而提高精密喷射成型沉积坯的致密度。
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公开(公告)号：CN114305355B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210010614.2
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/05
Abstract: 本发明提供了基于毫米波雷达的呼吸心跳检测方法、系统及装置，方法包括：接收雷达回波信号，基于雷达回波信号与发射信号的混合，获取物体距离及相位信息；对相位信息进行增强，获取增强相位信息；对增强相位信息进行小波包分解，基于分解后的低频分量重构呼吸信号，基于分解后的高频分量重构心跳信号；对重构呼吸信号、重构心跳信号进行生理速率重构；基于重构呼吸信号、重构心跳信号、传感矩阵构造损失函数，在损失函数中引入稀疏惩罚项及自适应因子，实现生理速率重构。本方案能有效消除环境中多径效应带来的影响，提高了信噪比，克服了不同强度运动带来的干扰，实现呼吸心跳的精准检测。
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公开(公告)号：CN115969383A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310124603.1
申请日：2023-02-16
Applicant: 北京科技大学 , 中国兵器装备集团自动化研究所有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于心电信号和呼吸信号的人体生理疲劳检测算法，通过可穿戴设备获取人体生理信号后，经过噪声去除等预处理获取纯净信号，根据经验提取出心电信号和呼吸信号对应特征，基于超限学习机模型对当前时刻生理信号进行分类判断，得到当前疲劳状态，并记录结果用作“后处理”。将记录的历史疲劳状态加入到评估中，基于长短期记忆网络模型进行训练，可得到当前人体所处的疲劳场景，然后根据人体疲劳场景对当前疲劳状态进行二次评估与修正，该过程称为“后处理”，得到准确率更高的疲劳检测结果。
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公开(公告)号：CN114305355A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210010614.2
申请日：2022-01-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/05
Abstract: 本发明提供了基于毫米波雷达的呼吸心跳检测方法、系统及装置，方法包括：接收雷达回波信号，基于雷达回波信号与发射信号的混合，获取物体距离及相位信息；对相位信息进行增强，获取增强相位信息；对增强相位信息进行小波包分解，基于分解后的低频分量重构呼吸信号，基于分解后的高频分量重构心跳信号；对重构呼吸信号、重构心跳信号进行生理速率重构；基于重构呼吸信号、重构心跳信号、传感矩阵构造损失函数，在损失函数中引入稀疏惩罚项及自适应因子，实现生理速率重构。本方案能有效消除环境中多径效应带来的影响，提高了信噪比，克服了不同强度运动带来的干扰，实现呼吸心跳的精准检测。
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