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公开(公告)号：CN114358103B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202111119794.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种非接触式多目标行为识别方法，包括：采集单发射器‑单接收器的Wi‑Fi监测环境下的原始信道状态信息数据H（f,t）；使用子成分重构算法CCR‑ICA对采集到的数据进行盲源分离；采用子载波相关系数分析方法将盲源分离后的数据进行排序处理，得到一维时序信号；使用滑动窗口将一维时序信号进行分割，再生成频率能量图，作为识别算法的输入数据；进行识别时，使用ABiGRU分支网络和TCN分支网络进行特征信息提取，再进行特征融合，随后输入到分类器中进行行为分类，最终实现多目标行为识别功能。本发明解决了多目标行为混合信息分离顺序错乱问题，能显著提升Wi‑Fi场景下的多目标行为识别准确率。
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公开(公告)号：CN118244265A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410463869.3
申请日：2024-04-17
Applicant: 郑州大学
IPC: G01S13/88 , G01S13/931 , G01S7/02
Abstract: 本发明提供了一种基于稀疏阵列毫米波雷达的目标识别系统和方法，包括毫米波雷达模块、数据预处理模块、点云数据处理模块和目标识别网络；毫米波雷达模块用于发射和接收毫米波信号；数据预处理模块用于将毫米波信号转换为3D毫米波雷达点云数据；点云数据处理模块依次通过点云数据预处理单元、多帧融合单元、点云聚类单元处理，确定目标点的簇和噪声点；目标识别网络采用PointNet++网络，输入的数据为每个融合数据帧聚类后同一簇的点云数据，输出为一个N*1的向量，输出的向量转换为概率值，根据所得的概率值选择最高的类别作为该簇所预测的结果。该系统和方法克服了稀疏阵列毫米波雷达下目标识别能力差的问题。
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公开(公告)号：CN116269298A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310143274.5
申请日：2023-02-21
Applicant: 郑州大学
IPC: A61B5/0507 , A61B5/0205 , A61B5/00 , A61B5/11
Abstract: 本发明提供了一种基于毫米波雷达的非接触式睡眠呼吸监测方法和系统。包括以下步骤：S1通过集成雷达传感器对测试者上半身扫描，得到雷达原始数据；S2对雷达原始数据进行数据预处理，得到心跳数据、呼吸数据和每个窗口时间的呼吸心跳速率参数；S3根据雷达数据的波形变化情况，定位异常事件，提取相关特征，进行呼吸阻塞判别和身体运动事件的分类判断。本发明通过对整晚生命体征的监测和呼吸暂停和体动中的跌落事件的检测，结合报警机制，更适合家用场景下的睡眠监测，同时可以生成更为可靠的睡眠报告，反应真实的睡眠情况。
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公开(公告)号：CN113923589A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111120147.0
申请日：2021-09-24
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供了一种非接触式多目标定位方法，包括：参数估计处理，包括数学建模步骤、构建空间谱函数步骤、求解谱峰峰值步骤和生成热图步骤；CBR模块处理，以参数估计处理中得到的热图作为模型输入，采用多个CBR模块进行处理；分类器模块处理，以CBR模块处理后的数据作为输入，使用Softmax方法进行分类，得到最终位置信息的预测结果。本发明通过采用MUSIC算法对多目标定位的位置信息参数（AoA值和ToF值）进行估计，并将参数信息转化成热图的形式输入卷积神经网络，使得对特征的提取能力大大增强。在强位置特征提取能力基础之上，本发明所提技术方案实现了室内多目标的高精度定位功能。
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公开(公告)号：CN117949943A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410136412.1
申请日：2024-01-31
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于无线感知与视觉融合的桥梁形变监测系统和方法，包括雷达监测模块、摄像头监测模块、中央处理模块和智能交互模块；雷达监测模块用于发射微波信号、接收反射回来的调制信号并输出中频信号至中央处理模块；摄像头监测模块用于获取桥梁建筑的连续帧光学图像并传输至中央处理模块；中央处理模块包括微波信号处理单元、光学图像处理单元、坐标转换单元和异构数据融合单元，分别用于生成桥梁形变监测的3D雷达点云矩阵和3D光学矩阵并实现坐标转换和3D融合；智能交互模块用于可视化显示以及用于参数设置、信息输入的交互。该系统和方法具有雷达和摄像头深度融合、坐标体系统一、减少误检漏检概率、精度有效提升的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116106895A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310143277.9
申请日：2023-02-21
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉与无线感知融合的多点微动智能监测系统与方法，包括相控阵雷达、光学摄像头和主控模块；光学摄像头与相控阵雷达按照彼此之间的安装位置关系，通过主控模块确定两者坐标系的转换关系并进行联合标定和数据融合；光学摄像头配合主控模块用于获取图像、识别图像中的目标点、确定目标位置信息；主控模块根据标定好的坐标转换关系将摄像头捕捉到的目标点位置信息转换为相控阵雷达的波束扫描角度控制信息，控制相控阵雷达对多个目标进行来回快速照射；相控阵雷达用于向目标物发射和接收探测信号，实现对目标的微动监测。该系统解决了微波微动监测中对监测目标物难以准确定位的难题，同时使对于目标微动的监测更加准确直观。
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公开(公告)号：CN113506449B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110559643.X
申请日：2021-05-21
Applicant: 郑州大学
IPC: G08G1/052 , G08G1/01 , H04N19/513 , H04N19/176
Abstract: 本发明提供了一种基于视频压缩域的高速公路车辆测速方法，包括：步骤1，从视频码流中提取运动矢量MV；步骤2，摄像头初始化：提取感兴趣区域ROI；摄像头像素坐标系映射为道路实际坐标系；学习摄像头可分析的最大车速；步骤3，运动矢量MV预处理，清除不在感兴趣区域ROI中的运动矢量MV，只对感兴趣区域ROI中非零运动矢量MV的宏块处理；步骤4，时空域检测运动目标；步骤5，标记运动目标；步骤6，运动目标追踪；步骤7，计算速度：通过步骤6得到的跟踪目标框，计算当前目标框与跟踪目标框的像素位移，通过帧率得到时间，从而算出像素位移速度；通过步骤2得到的像素位移转换，计算出实际位移速度，最终得到车速。
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公开(公告)号：CN111954250A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010807498.8
申请日：2020-08-12
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提出了一种轻量级Wi-Fi行为感知方法和系统，所述方法包括：采集单发射器-单接收器的Wi-Fi监测环境下的原始信道状态信息数据H（f,t）；将不同天线同一个时刻的原始信道状态信息数据H（f,t）进行共轭相乘，获得相位误差消除处理后的原始信道状态信息数据S(f,t)；从原始信道状态信息数据H（f,t）中提取振幅帧A；从相位误差消除处理后的原始信道状态信息数据S(f,t)中提取相位帧P；使用两个独立的卷积层分别对振幅帧A和相位帧P进行初步特征提取，随后将卷积的结果输出到一个Inception模块进行融合；将Inception模块输出的融合后的特征图使用Softmax进行分类。
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公开(公告)号：CN107161231A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710388616.4
申请日：2017-05-27
Applicant: 郑州大学
IPC: B62D57/024 , B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种适用于拉索桥索塔及缆索的仿生攀爬机器人，它包括控制平台、机身、四条机械臂和四个机械爪，四个机械臂两两安装在所述机身的左右两侧，四个机械爪分别安装在四条机械臂的末端，所述机身两侧分别对应四条机械臂设置四个水平安装的步进电机导轨，各所述机械臂安装在对应位置的步进电机导轨上，所述控制平台连接各步进电机导轨按照左前、右后、右前、左后或右前、左后、左前、右后的顺序启动，所述机身的底部安装距离传感器，根据距离传感器的感应信号，所述控制平台控制四条所述机械臂伸展或弯曲。该仿生攀爬机器人具有设计科学、攀爬能力强、具有自主越障能力、仿生攀爬的优点。
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公开(公告)号：CN117970316A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410094326.9
申请日：2024-01-23
Applicant: 郑州大学
IPC: G01S13/86
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉与相控阵毫米波雷达的远距离非接触式酒驾检测系统，通过道路摄像头视频流采集模块采集道路上的车辆图像画面；通过雷达探测模块探测驾驶者生命体征信号；通过数据采集模块接收视频流采集模块发送的图像画面，确定驾驶员的空间方位信息，通过数据采集模块方位计算将该方位信息反馈至雷达探测模块，指导雷达探测模块的探测方位动态跟踪驾驶者；雷达探测模块发射检测信号并接收反射信号后，将数据传输到数据处理模块；通过数据处理模块分析得到驾驶员的生命体征数据，判断驾驶者是否存在酒后驾驶。该系统无需驾驶者配合酒驾检测，对驾驶者进行远距离非接触式无感检测，自适应判断驾驶员是否存在酒后驾驶。
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