公开(公告)号：CN112842258A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202010940112.0

申请日：2020-09-09

Applicant: 富士施乐株式会社

Inventor： 张艳霞 ,  A·吉尔根松 ,  刘琼 ,  Y·贾亚迪

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/11

Abstract: 用于事件预防和预测的方法、处理器和计算机可读介质。提供了一种计算机实现的方法，该方法包括以下步骤：基于位于环境中的物体上的对象的信息，生成数据流；对于该数据流，提取与对象相对于物体或环境的移动关联的特征，其中，该移动由从传感器提取的时空特征表示；基于所提取的特征来生成与移动的可能性关联的预测，并且基于多个跌倒风险因素生成移动的风险简档；以及将预测和风险简档应用于规则库以执行动作。

公开(公告)号：CN111695010A

公开(公告)日：2020-09-22

申请号：CN202010088042.0

申请日：2020-02-12

Applicant: 富士施乐株式会社

Inventor： 刘琼 ,  R·袁 ,  胡昊 ,  张艳霞 ,  Y·Y·陈 ,  弗朗辛·陈

IPC: G06F16/906 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 在无需文本标签的情况下学习感官媒介关联的系统和方法。一种学习感官媒介关联的计算机实现的方法包括：接收第一类型的非文本输入和第二类型的非文本输入；使用具有第一卷积神经网络的第一自动编码器对第一类型的非文本输入进行编码和解码，并且使用具有第二卷积神经网络的第二自动编码器对第二类型的非文本输入进行编码和解码；通过学习与第一模态关联的第一自动编码器表示和与第二模态关联的第二自动编码器表示之间的映射的深度神经网络将第一自动编码器表示和第二自动编码器表示桥接；以及基于所述编码、解码和桥接，在第一模态或第二模态下基于第一类型的非文本输入或第二类型的非文本输入来生成第一类型的非文本输出和第二类型的非文本输出。

公开(公告)号：CN112153468A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202010489056.3

申请日：2020-06-02

Applicant: 富士施乐株式会社

Inventor： D·G·金贝尔 ,  L·德努 ,  M·J·贝克 ,  P·邱 ,  金哲暄 ,  张艳霞

IPC: H04N21/472 ,  H04N21/432 ,  G06K9/00

Abstract: 视频回放与用户运动的同步方法、计算机可读介质和系统。提供了一种用于协调与实况视频馈送中的第一对象的实时运动关联的感测姿态以及与视频中的第二对象的运动关联的预先记录的姿态的计算机实现的方法。该计算机实现的方法包括：应用匹配函数以确定感测姿态之一的点与预先记录的姿态的对应点之间的匹配；以及基于所述匹配，确定播放时间并将与第二对象关联的视频的至少一帧输出所述播放时间。

公开(公告)号：CN111222737A

公开(公告)日：2020-06-02

申请号：CN201910957182.4

申请日：2019-10-10

Applicant: 富士施乐株式会社

Inventor： C·A·巴特 ,  P·邱 ,  金哲暄 ,  刘琼 ,  织田英人 ,  张艳霞

IPC: G06Q10/06 ,  G06N20/00 ,  G06K9/00

Abstract: 用于实时技能评估的方法及系统以及计算机可读介质。这里描述的示例实现方式涉及诸如用于医院的洗手依从性或者工厂中组装产品之类的技能评估的系统及方法。示例实现方式涉及身体部位(例如手)跟踪、骨骼跟踪以及深度神经网络，以检测并识别子任务以及评估各子任务的技能。此外，检查子任务的顺序的正确性。除了监测单个用户，示例实现方式还能够用于分析并提高具有多个子任务的工作流设计。