公开(公告)号：CN107506706A

公开(公告)日：2017-12-22

申请号：CN201710691664.0

申请日：2017-08-14

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陈建新 ,  刘李正 ,  裴启程 ,  奚晨烜 ,  赵晨雪

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于三维摄像头的人体跌倒检测的方法，该方法包括训练数据采集，对不同身高，不同年龄的多个实验对象采集多组跌倒与非跌倒动作片段进行采集；数据预处理；动作特征提取，提取每种动作的骨骼节点分布特征，高度特征以及惯性特征，构成行为特征向量；分类器训练获取运动模型，将训练集的行为特征向量输入隐马尔可夫模型分类器，获得参数最优模型；最后对每个测试样例连续帧内的数据进行上述的特征提取，投入之前模型进行测试，判别。本发明用机器学习方法实现了人体跌倒行为检测，具有较高的识别率。该方法属于计算机视觉以及机器学习领域，能够有效地识别出室内跌倒行为发生情况，及时发出报警，节省了看护工作人员劳动力。

公开(公告)号：CN104268507A

公开(公告)日：2015-01-07

申请号：CN201410469195.4

申请日：2014-09-15

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 裴启程 ,  袁建敏 ,  陈克虎 ,  丁菲 ,  刘天亮 ,  霍智勇

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/36 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06K9/00355 ,  G06K9/36 ,  G06K9/6269

Abstract: 本发明公开了一种基于RGB-D图像的手语字母识别方法，属于计算机视觉的行为识别技术领域。该方法根据不同的手语字母类型具有不同的手型纹理信息，对RGB-D摄像机获取的RGB-D图像视频帧提取梯度方向直方图特征和超法向量特征，采用主成分分析与线性判别分析相结合的方法进行特征属性优化处理，获取具有显著性的特征属性，并进一步对特征进行分组词典稀疏表示；采用对比数据挖掘技术，获取各个手语字母类别中具有代表性的模板实例；最后采用基于贪婪思想的分层判决策略，先采用非参数的k最近邻分类器将易分的手语字母类别快速分类，对于难以区分的手语字母采用训练的基于模板的支持向量机模型进行判决。相比现有技术，本发明的识别准确度及识别效率均较高。

公开(公告)号：CN107203490A

公开(公告)日：2017-09-26

申请号：CN201710288759.8

申请日：2017-04-27

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡晓 ,  陈建新 ,  王冠文 ,  沈佳韵 ,  裴启程

IPC: G06F17/16 ,  B62D57/032

CPC classification number: G06F17/16 ,  B62D57/032

Abstract: 本发明公开一种类人型机器人平衡的控制方法，包括以下步骤：根据传感器获取的所述机器人全身关节弯曲的角度和已知的所述机器人部件尺寸，计算所述机器人的重心及下肢关节位置；根据所述机器人的状态计算踝关节和/或髋关节维持平衡的理想角度；用所述踝关节和/或髋关节维持平衡的理想角度替换步骤1中传感器获取的踝关节和/或髋关节弯曲的角度。通过本发明的方法进行控制，机器人能够动态地、实时地维持平衡，计算复杂度较小。