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公开(公告)号：CN114595748A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210157764.6
申请日：2022-02-21
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及一种用于跌倒防护系统的数据分割方法，包括以下步骤：获取用户跌倒动作和日常行为动作的数据集；对获取的数据集进行预处理，截取出用户跌倒撞击地面前其所穿戴的惯性传感器数据，组建训练数据集；基于多通道卷积神经网络模型MC‑CNN对训练数据集进行训练，获得所有通道的特征图feature map以及相应的权重；对所获得的特征图feature map以及相应的权重，结合重要性映射方法，得出对于数据分割而言各个序列位置的重要性，从而确定数据分割的具体区域进而用于跌倒防护系统的跌倒检测。本发明方法可以清晰的划分出跌倒检测的触发条件以及窗口的截取长度，规避了现有分割方法解决数据分割窗口长度凭经验确定的弊端，解决了跌倒防护系统对数据分割困难的问题。
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公开(公告)号：CN112861098B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110081760.X
申请日：2021-01-21
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DTW算法和行走步态数据的手机身份验证方法，通过预先采集用户一段时间的行走步态数据，然后经过预处理、信号分割、循环剔除相似周期等步骤，获得多个相似性较弱的匹配模板，生成匹配模板库，再通过实时采集的手机加速度传感器数据，由信号分割方法获得用户行走步态周期，最后通过DTW算法计算实时数据与匹配模板库中样本的相似度，从而验证用户身份是否合法。本发明匹配模板样本差异大，能够尽可能全面的体现用户步态特征，同时利用匹配模板集成的方法代替匹配模板平均值合成的方法，解决了人工手动选择样本的片面性、繁琐性和特征数据丢失的问题，提高了识别准确率，具有计算量小，训练样本少的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114595748B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210157764.6
申请日：2022-02-21
Applicant: 南昌大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 法解决数据分割窗口长度凭经验确定的弊端，解本发明涉及一种用于跌倒防护系统的数据 决了跌倒防护系统对数据分割困难的问题。分割方法，包括以下步骤：获取用户跌倒动作和日常行为动作的数据集；对获取的数据集进行预处理，截取出用户跌倒撞击地面前其所穿戴的惯性传感器数据，组建训练数据集；基于多通道卷积神经网络模型MC‑CNN对训练数据集进行训练，获得所有通道的特征图feature map以及相应的权重；对所获得的特征图feature map以及相应的权重，结合重要性映射方法，得出对于数据分割而言各个序列位置的重要性，从而确定数据分割的具体区域进而用于跌倒防护系统的跌倒检(56)对比文件Akira JINGUJI et al.Weight Sparsenessfor a Feature-Map-Split-CNN Toward Low-Cost Embedded FPGAs《.IEICE Transactionson Information and Systems》.2021,全文.
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公开(公告)号：CN112906457B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110012482.2
申请日：2021-01-06
Applicant: 南昌大学
IPC: G06K9/00 , G06F3/0346 , H04M1/72406
Abstract: 本发明公开了一种基于手机加速度传感器的行走步态信号预处理方法，通过高斯平滑迭代的方式处理异常信号和毛刺，再以趋势遍历法提取行走步态的摆动期和支撑期的加速度传感器信号的变化趋势及规律，进行行走步态周期分割、规整等信号预处理，可准确识别连续行走步态数据的单个步幅周期，将连续行走步态信号数据分段插值为统一长度数据，并组包存储。本发明方法解决了现有技术采用幅值阈值法和窗口极值法处理行走步态信号，所存在的幅值、周期等参数变化差异较大、阈值及窗口宽度选择困难，以及选择的不合理阈值和窗口宽度，影响步态信号周期分割准确度，对数据挖掘的效果差的问题。
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公开(公告)号：CN112906457A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110012482.2
申请日：2021-01-06
Applicant: 南昌大学
IPC: G06K9/00 , G06F3/0346 , H04M1/72406
Abstract: 本发明公开了一种基于手机加速度传感器的行走步态信号预处理方法，通过高斯平滑迭代的方式处理异常信号和毛刺，再以趋势遍历法提取行走步态的摆动期和支撑期的加速度传感器信号的变化趋势及规律，进行行走步态周期分割、规整等信号预处理，可准确识别连续行走步态数据的单个步幅周期，将连续行走步态信号数据分段插值为统一长度数据，并组包存储。本发明方法解决了现有技术采用幅值阈值法和窗口极值法处理行走步态信号，所存在的幅值、周期等参数变化差异较大、阈值及窗口宽度选择困难，以及选择的不合理阈值和窗口宽度，影响步态信号周期分割准确度，对数据挖掘的效果差的问题。
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公开(公告)号：CN112861098A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110081760.X
申请日：2021-01-21
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DTW算法和行走步态数据的手机身份验证方法，通过预先采集用户一段时间的行走步态数据，然后经过预处理、信号分割、循环剔除相似周期等步骤，获得多个相似性较弱的匹配模板，生成匹配模板库，再通过实时采集的手机加速度传感器数据，由信号分割方法获得用户行走步态周期，最后通过DTW算法计算实时数据与匹配模板库中样本的相似度，从而验证用户身份是否合法。本发明匹配模板样本差异大，能够尽可能全面的体现用户步态特征，同时利用匹配模板集成的方法代替匹配模板平均值合成的方法，解决了人工手动选择样本的片面性、繁琐性和特征数据丢失的问题，提高了识别准确率，具有计算量小，训练样本少的优点。
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公开(公告)号：CN112704585A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110033857.3
申请日：2021-01-12
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种面向脚疾人群的自助力辅助假肢，包括脚底板、可伸缩小腿杆、小腿托盘、可转动踝关节托盘装置、拉力弹簧、膝关节固定装置和小腿固定装置，所述脚底板通过脚底板固定杆与可伸缩小腿杆相连，所述小腿托盘一端与可伸缩小腿杆相连，另一端连接有可转动踝关节托盘装置；所述拉力弹簧共有两根，分别设置在可伸缩小腿杆两侧；所述膝关节固定装置设置在可伸缩小腿杆与小腿托盘连接处；所述小腿固定装置由多根粘性绑带组成，所述粘性绑带安装在小腿托盘上。本发明辅助假肢的制作材料多为轻质材料，结构简单、穿戴方便、易于控制、通用性强，能够解决患有脚疾患者柱拐不便的麻烦，设计更加人性化。
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