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公开(公告)号：CN115493592B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210943434.X
申请日：2022-08-08
Applicant: 厦门大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提出了一种基于多目标进化算法的室内定位方法及系统，其中该方法包括采用RFID阅读器获取与目标标签的多条通信数据以及目标标签的定位信息；建立GRU网络模型，并采用多目标进化算法对GRU网络模型的超参数进行调整以获取最优超参数，其中，在采用多目标进化算法对GRU网络模型的超参数进行调整时，每隔M代进行一次自适应邻域调整；根据最优超参数、多条通信数据以及目标标签的定位信息对GRU网络模型进行训练，以便通过训练好的GRU网络模型预测待定位标签的定位信息；由此，通过多目标进化算法对超参数进行调整，可以根据进化的不同阶段扩大或缩小邻域，有效提高了算法的整体性能，在保证多样性的基础上提高了收敛性。
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公开(公告)号：CN119106696A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411056872.X
申请日：2024-08-02
Applicant: 厦门大学
IPC: G06K19/077 , G06K7/10
Abstract: 本发明公开了一种基于双阵列RFID的人体手势识别方法及装置，其中，该方法包括接收阅读器解析的第一天线对应的第一信号数据和第二天线对应的第二信号数据；对第一信号数据和第二信号数据进行预处理，以得到对应的第一时序数据和第二时序数据；将第一时序数据和第二时序数据输入到预先训练好的手势识别模型，以使手势识别模型输出对应的人体手势识别结果；由此，能够从多个角度检测手势，还能减少外界环境带来的影响，此外，使用者也无需随身佩戴RFID标签或天线，大大提高了使用者的体验。
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公开(公告)号：CN118708879A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410794883.1
申请日：2024-06-19
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于元学习的跨域RFID人体行为识别方法及装置，其中，该方法包括：获取每个域对应的人体行为信号；对人体行为信号进行预处理，以及根据预处理后的每个域对应的数据生成任务样本集，并将任务样本集划分为支持集和查询集；构建关系网络，并将支持集和查询集输入到关系网络进行训练，以得到训练好的人体行为识别模型，其中，关系网络包括嵌入模块和关系模块，嵌入模块用于获取查询样本和支持样本的时频特征，关系模块用于识别查询样本在支持集中对应的匹配类别；通过人体行为识别模型识别待识别人体行为信号以得到对应的识别类别；由此，通过改进的关系网络只需少量的新数据就能进行快速调整和适应，从而提高识别效果。
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公开(公告)号：CN113310490A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110527801.3
申请日：2021-05-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种GRNN结合遗传算法的室内定位方法及系统，其中该方法包括采用RFID阅读器沿既定轨迹移动，以便在移动过程中获取RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标；建立GRNN网络模型，并采用遗传算法对GRNN网络模型的超参数进行调整以获取最优超参数，以便根据最优超参数和RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标对GRNN网络模型进行训练；获取待定位标签的多条标签信号强度特征，并将待定位标签的多条标签信号强度特征输入到训练好的GRNN网络模型进行预测以获取待定位标签的位置信息；由此，通过单个RFID阅读器收集多条标签信号强度特征从根本上规避了RFID阅读器之间的信号碰撞且大幅度降低了定位成本。
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公开(公告)号：CN118803547A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410871395.6
申请日：2024-07-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本申请的实施例提供了一种基于时空信息的RFID室内定位方法、装置、介质及设备。该方法包括：根据由RFID阅读器获取到的原始RSSI数据向量，确定所述原始RSSI数据向量中的数据缺失位置；将所述原始RSSI数据向量以及所述数据缺失位置输入至预先训练完成的生成器中，得到待识别RSSI数据向量；对所述待识别RSSI数据向量进行时空特征提取，得到对应的时空特征向量；根据所述RFID阅读器在获取所述原始RSSI数据向量时的位置信息，对所述时空特征向量进行位置信息嵌入操作，得到目标特征向量；基于注意力机制，对所述目标特征向量进行预测，得到定位预测结果。本申请实施例的技术方案可以在提高数据质量的同时充分考虑RSSI数据的时空相关性，进而提高室内定位结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116484190A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310473049.8
申请日：2023-04-27
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/20 , G06K17/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种协助学生上网课的行为识别方法，首先，获取学生的头部动作信号，其中，学生的头部动作信号包括RFID电子标签的相位和接收的信号强度指示；接着，构建训练好的动作识别模型，并将学生的头部动作信号输入到动作识别模型以便输出对应的头部动作；最后，根据预设应用场景对输出的所述头部动作进行解析，以便执行对应操作；由此，通过RFID识别学生头部动作信号，以便根据头部动作实现多应用场景执行对应操作，从而在降低学生隐私公开的同时还提高了上网课效率。
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公开(公告)号：CN113310490B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110527801.3
申请日：2021-05-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种GRNN结合遗传算法的室内定位方法及系统，其中该方法包括采用RFID阅读器沿既定轨迹移动，以便在移动过程中获取RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标；建立GRNN网络模型，并采用遗传算法对GRNN网络模型的超参数进行调整以获取最优超参数，以便根据最优超参数和RFID阅读器与目标标签的多条标签信号强度特征以及目标标签的位置坐标对GRNN网络模型进行训练；获取待定位标签的多条标签信号强度特征，并将待定位标签的多条标签信号强度特征输入到训练好的GRNN网络模型进行预测以获取待定位标签的位置信息；由此，通过单个RFID阅读器收集多条标签信号强度特征从根本上规避了RFID阅读器之间的信号碰撞且大幅度降低了定位成本。
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公开(公告)号：CN113343725B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110399355.2
申请日：2021-04-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种RFID多阅读器的防碰撞方法及系统，该方法包括：获取阅读器的读取请求，并根据读取请求随机分配一个信道资源路径给阅读器；对随机分配的信道资源路径进行仿真处理，以输出对应的奖励值，以便根据奖励值更新Q值，并将更新后的Q值添加到预先建立的临时存储表中；在临时存储表存满之后，将临时存储表作为训练集输入到预先建立的BP神经网络进行训练，以得到训练好的防碰撞模型；获取当前阅读器可用的信道资源路径数，并将当前阅读器可用的信道资源路径数输入到训练好的防碰撞模型，以得到最优的信道资源路径；从而有效的降低发生碰撞的概率。
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公开(公告)号：CN113343725A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110399355.2
申请日：2021-04-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明提出了一种RFID多阅读器的防碰撞方法及系统，该方法包括：获取阅读器的读取请求，并根据读取请求随机分配一个信道资源路径给阅读器；对随机分配的信道资源路径进行仿真处理，以输出对应的奖励值，以便根据奖励值更新Q值，并将更新后的Q值添加到预先建立的临时存储表中；在临时存储表存满之后，将临时存储表作为训练集输入到预先建立的BP神经网络进行训练，以得到训练好的防碰撞模型；获取当前阅读器可用的信道资源路径数，并将当前阅读器可用的信道资源路径数输入到训练好的防碰撞模型，以得到最优的信道资源路径；从而有效的降低发生碰撞的概率。
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公开(公告)号：CN118820972A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410723765.1
申请日：2024-06-05
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096 , H04W4/38 , H04W4/80 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于知识蒸馏的RFID人体坐姿识别方法及装置，其中，该方法包括：获取相位数据；对相位数据进行预处理，以得到频谱图数据，并将频谱图数据作为训练数据集；将训练数据集输入教师模型以得到第一输出结果，以及将训练数据集输入学生模型以得到第二输出结果；根据第一输出结果和第二输出结果得到学生模型的损失函数，并以最小化学生模型的损失函数为目标，迭代训练学生模型，以得到人体坐姿识别模型；获取待识别目标对应的相位数据，并将待识别目标对应的相位数据输入至人体坐姿识别模型中进行人体坐姿识别，以得到人体坐姿判别结果；由此，通过双向知识蒸馏对RFID采集数据进行人体坐姿识别，不仅无需将标签贴在人体，且识别效果好。
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