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[发明专利]穿戴式动作辅助装置以及控制用程序-CN200580047290.4在审
发明人：山海嘉之 -专利权人：山海嘉之
申请日： 2005-11-22 - 公布日： 2008-01-23 - 主分类号： A61H3/00 文献下载
摘要：动作辅助装置具备：生物体信号检测单元，其检测来自穿戴者的生物体信号；动作辅助穿戴工具，其具有向穿戴者赋予使该穿戴者的各关节作为旋转轴而起作用的转矩的驱动源；控制单元，其控制驱动源使其产生与由生物体信号检测单元检测的生物体信号相应的转矩；驱动转矩估计单元，其估计驱动源产生的驱动转矩；关节角度检测单元，其检测关节的角位移；参数同定单元，其通过将由驱动转矩估计单元估计的驱动转矩以及由关节角度检测单元检测出的角位移代入包括穿戴者固有的动力学参数而构成的系统整体的运动方程式来同定该动力学参数
穿戴动作辅助装置以及控制程序

[发明专利]用于井筒操作中定向钻井的基于模型的参数估计-CN201980021387.X有效
发明人：弗朗西斯科·奎特隆;克里斯蒂安·汉森;奥利弗·赫恩;约恩·科内克;布鲁诺·莫拉比托;罗尔夫·芬代森 -专利权人：贝克休斯控股有限责任公司
申请日： 2019-03-25 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： E21B7/04 文献下载
摘要：提供了用于井筒操作中定向钻井的基于模型的参数和状态估计的技术的示例。在根据本公开的各方面的一个示例具体实施中，计算机实现的方法包括由处理装置从井筒操作接收测量数据。该方法还包括由处理装置执行用于生成估计参数的参数和用于生成估计状态的状态中的至少一者的在线估计，该在线估计至少部分地基于测量数据。该方法还包括由处理装置至少部分地基于估计参数和估计状态中的至少一者来生成控制输入以控制井筒操作中的方面。该方法还包括基于控制输入执行控制动作以控制井筒操作的方面。
用于井筒操作定向钻井基于模型参数估计

[发明专利]基于使用多视图图像的3D人体姿势估计的基于视觉的康复训练系统-CN202180033799.2在审
发明人：林斯姚;唐晖;黄超;韩连漪;霍志敏;范伟 -专利权人：腾讯美国有限责任公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：提供了用于无标记动作捕获的系统和方法。一种方法包括：获取人的身体的多个视频；在不依赖于所述人身上的任何标记的情况下，基于所述多个视频来估计所述人的三维(3D)姿势，所述估计包括获取一套3D身体关节；获取与在时间段期间内所述人的动作相对应的所述套的3D身体关节的运动的动画；对所述套的3D身体关节的所述动作进行分析；以及通过显示器或扬声器，基于所述分析来指示所述分析的康复评估结果或康复训练建议。
基于使用视图图像人体姿势估计视觉康复训练系统

[发明专利]次站及其操作方法-CN01803711.9有效
发明人： M·P·J·巴克;T·J·穆斯利 -专利权人：皇家菲利浦电子有限公司
申请日： 2001-09-03 - 公布日： 2003-02-05 - 主分类号： H04B7/005 文献下载
摘要：为了在非常短的时段内解码和对接收到的信号作用，处理接收到的多径信号的初始子集(506)，来提供对该站需要采取的动作的估计，然后由该站(508)完成该动作。稍迟到达的信号被单独(512)处理并被用于更新估计，作为其结果，可以修正(514)已经采取的动作。
及其操作方法

[发明专利]一种基于时序差分学习的可靠性导航方法-CN202210848733.5在审
发明人：郭宏亮;师睿 -专利权人：郭宏亮
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时序差分学习的可靠性导航方法，解决了传统技术中无法在通行存在不确定因素的情况下做出最优导航决策的问题，其包括：步骤A：建立决策过程模型，并生成数个节点s和数个指定动作a；步骤B：制定决策列表策略π，采用π确定数个指定动作a的优先级；步骤C：基于决策过程模型，采集得到当前行驶代价r的样本值，并分别求取Gπ(s)和Gπ(s,a)的均值估计值与方差估计值；其中Gπ(s)的均值估计值和方差估计值分别为Vπ(s)和Gπ(s,a)的均值估计值和方差值分别为
一种基于时序学习可靠性导航方法

[发明专利]一种饮水行为感知方法、连续和非连续动作分割识别方法-CN201910731674.1有效
发明人：王林;刘文远;苏醒;荆楠;厉斌斌 -专利权人：燕山大学
申请日： 2019-08-08 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种饮水行为感知方法、连续和非连续动作分割识别方法。本发明公开了一种饮水行为感知方法，涉及行为感知技术领域，其包括以下步骤：S1，数据预处理，对采集到的CSI的原始相位进行偏移消除，然后对经过偏移消除后的原始相位做差获得相位差以消除时间延迟，再进行异常值去除和数据平滑处理；S2，动作分割与识别，将步骤S1所得的相位差信号进行分割，识别出其中的饮水行为；S3，饮水量估计，分析饮水行为，对饮水方式进行划分，并对每种饮水方式下的吞咽进行检测估计，建立饮水量估计模型，进行饮水量估计，本发明的有益效果是：将CSI信号中包含的原始相位作为输入，来实现非侵入的零隐私泄露的饮水行为感知与饮水量估计的目的，能够在保护用户隐私的情况下非侵入的对其饮水行为进行感知。
一种饮水行为感知方法连续动作分割识别

[发明专利]基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法-CN201510455818.7有效
发明人：梁炜;张吟龙;谈金东;张晓玲;李杨 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2015-07-29 - 公布日： 2019-01-22 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于惯性引导采样的视觉IMU方向估计方法，即利用IMU的方向估计信息，引导视觉方向估计中匹配点对的采样过程和误匹配点的移除过程。包括基于增益自适应互补滤波器的IMU方向估计、基于尺度旋转不变的特征检测以及基于视觉IMU融合的方向估计三个步骤。本发明方法采用增益自适应互补滤波器，能够在初始迭代过程中剔除明显的误匹配点对，提高了方向估计的准确性；将IMU的姿态估计信息作为初值引入到视觉方向估计中，通过迭代移除误匹配点对，加快了方向估计的进程，有效避免了采用随机初始值带来的运算量大的问题本发明方法适用性广、鲁棒性好、准确率高，可广泛应用在人体康复训练的动作捕捉过程中。
基于惯性引导采样视觉 imu 方向估计方法

[发明专利]一种辅助搬运的可穿戴智能设备控制方法-CN201810749632.6在审
发明人：安春亭;李翠芳;王磊;吴芳芳;张芹芹 -专利权人：安春亭;李翠芳;王磊;吴芳芳;张芹芹
申请日： 2018-07-10 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： B25J9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种辅助搬运的可穿戴智能设备控制方法，利用相邻尺度间小波系数的聚集性和持续性的特点构建了隐马尔科夫模型,采用贝叶斯估计得到真实信号小波系数,通过信号重构去除噪声，用训练后的神经网络对其进行分析处理，估计出相应肌肉用力大小，将肌电力触觉传感器所得力触觉信号和肌肉用力大小信号输入模糊控制器，驱动电机转动速度从而控制握力大小，利用手臂支撑部位肌肉用力大小的等级触发手臂支撑助力部件动作，该手臂支撑助力部件的动作信号触发手指助力部件对手指的被动控制，手臂支撑助力部件动作信号触发腰部助力部件动作，助力部件的动作逻辑更科学合理，能更大程度上实现助力部件的助力效果。
助力部件手臂支撑触发动作信号小波系数智能设备可穿戴搬运肌肉隐马尔科夫模型握力贝叶斯估计触觉传感器模糊控制器被动控制部位肌肉触觉信号大小信号动作逻辑分析处理驱动电机神经网络信号重构真实信号持续性聚集性构建去除腰部噪声转动尺度

[发明专利]一种辅助搬运的可穿戴智能设备控制方法-CN201811196392.8在审
发明人：刘丹;刘华;王金凤;周拼英;朱菲菲 -专利权人：刘丹;刘华;王金凤;周拼英;朱菲菲
申请日： 2018-10-15 - 公布日： 2019-02-26 - 主分类号： A61B5/0488 文献下载
摘要：本发明公开了一种辅助搬运的可穿戴智能设备控制方法，通过预测踝关节动作，通过踝关节的肌电信号触发腰部助力部件动作，利用相邻尺度间小波系数的聚集性和持续性的特点构建了隐马尔科夫模型,采用贝叶斯估计得到真实信号小波系数,通过信号重构去除噪声，用训练后的神经网络对其进行分析处理，估计出相应肌肉用力大小，将肌电力触觉传感器所得力触觉信号和肌肉用力大小信号输入模糊控制器，驱动电机转动速度从而控制握力大小，利用手臂支撑部位肌肉用力大小的等级触发手臂支撑助力部件动作，该手臂支撑助力部件的动作信号触发手指助力部件对手指的被动控制，动作逻辑更科学合理，能更大程度上实现助力部件的助力效果。
助力部件手臂支撑触发小波系数智能设备可穿戴踝关节搬运肌肉隐马尔科夫模型握力贝叶斯估计触觉传感器模糊控制器被动控制部位肌肉触觉信号大小信号动作逻辑动作信号分析处理肌电信号驱动电机神经网络信号重构真实信号持续性聚集性构建去除腰部噪声转动尺度预测

[发明专利]一种考虑公平性原则的多智能体协同资源分配方法-CN202210806132.8在审
发明人：周毅;刘志祥;石华光;宁念文;程翔;李思 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出了一种考虑公平性原则的多智能体协同资源分配方法，涉及多智能体协同的技术领域，其步骤如下：每个智能体以无人机的观测值和公平性奖励作为Actor网络的输入；Actor网络将t时刻的状态和公平性奖励作为输入，输出当前时刻的动作，利用当前状态和动作用于估计Q值；根据估计Q值与实际Q值计算策略损失函数训练Critic网络，利用最大Q值作为Actor网络的反馈，输出智能体的公平动作集；利用基尼系数判断公平动作集中的动作是否满足公平性
一种考虑公平性原则智能体协资源分配方法

[发明专利]一种基于计算机视觉的关节康复训练方法及系统-CN202211288930.2在审
发明人：马祖长;张瑞骐;王广军;孙怡宁 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于计算机视觉的关节康复训练方法及系统，通过人体姿态估计方法，获取患者的参数化人体模型，生成数字孪生形象。使用康复运动处方所规定的运动学参数驱动该数字孪生形象，通过混合现实的显示手段进行康复动作指导，能够有效地进行动作示教与评价。基于上述方法的系统包括：摄像头模块，用于动作采集；系统控制模块，用于姿态估计和云端交互；显示模块，用于混合显示呈现及系统交互。利用本发明提出的基于患者数字孪生形象的动作示教方法，提高了示教动作的个性化程度，增强患者运动沉浸感，改善康复运动训练效果。
一种基于计算机视觉关节康复训练方法系统

[发明专利]基于联合学习与光流估计的面部动作单元识别方法及装置-CN202110360938.4有效
发明人：邵志文;孙莹;周勇 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联合学习与光流估计的面部动作单元识别方法及装置，先从视频数据中抽取模型训练所需要的原始图像对组成训练数据集，再对原始图像对进行预处理得到扩增图像对，再构建卷积神经网络模块I提取扩增图像对的多尺度区域特征，再构建卷积神经网络模块II提取扩增图像对的静态全局特征，再构建卷积神经网络模块III提取扩增图像对的光流特征，最后构建卷积神经网络模块IV融合静态全局特征和光流特征进行面部动作单元识别。本发明采用端到端的深度学习框架联合学习动作单元识别和光流估计，利用任务间的关联性促进动作单元识别，能够有效识别面部肌肉在二维图像中的运动情况，实现统一的面部动作单元识别系统构建。
基于联合学习估计面部动作单元识别方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的自闭症儿童刻板动作诊断系统-CN202310541008.8在审
发明人：刘娟;姚雯馨;卞玉龙;吴俊贤;袁嫣然 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及计算机辅助诊断技术领域，公开了一种基于深度学习的自闭症儿童刻板动作诊断系统，包括：数据采集模块，用于获取待诊断对象视频数据；动作识别模块，用于对所述视频数据，通过姿态估计算法，得到骨骼节点坐标序列数据；对骨骼节点坐标序列数据，计算得到骨骼向量序列数据；对视频数据，读取为图像序列形式，得到图像序列数据；对图像序列数据，通过光流估计算法，得到光流序列数据；基于所述骨骼节点坐标序列数据、骨骼向量序列数据、图像序列数据和光流序列数据，利用训练好的动作识别模型对视频数据进行刻板动作识别。
一种基于深度学习自闭症儿童刻板动作诊断系统

[发明专利]一种基于人体姿态估计的体育教学测试方法及系统-CN202310568195.9在审
发明人：李岩璞;申海兵;张楷华 -专利权人：河北盛世博业科技有限公司
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人体姿态估计的体育教学测试方法及系统，涉及机器视觉技术领域。以实现教学过程数字化，降低教学成本，减轻教师负担，提升教学效率与科学性。该方法包括：采集待测者在测试时间段内的视频流；对视频流进行处理，识别并提取视频流连续帧中人体框和人体骨骼关键点；基于人体框和人体骨骼关键点，采用姿态估计模型获取待测者的人体姿态；采用动作分析模型检测人体骨骼关键点的夹角变化情况及运动轨迹；基于人体骨骼关键点的夹角变化情况及运动轨迹判断待测者的动作，若为重复性动作，则对重复性动作进行数量计量，若为测距类项目，则叠加参照物进行分析，进行距离计量。
一种基于人体姿态估计体育教学测试方法系统

[发明专利]基于3D人体姿态估计的人形机器人动作模仿方法及装置-CN202310042027.6在审
发明人：任沁源;孟书宇;朱文欣;仇索;梁天浩 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-01-28 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于3D人体姿态估计的人形机器人动作模仿方法及装置，该方法包括：数据采集和预处理：利用彩色‑深度相机采集彩色图像和深度图像，通过数据预处理得到世界坐标系下示教者的人体姿态点云数据；人体肢体动作捕捉：根据人体姿态点云数据，基于3D人体姿态估计网络实现人体关节三维坐标的捕捉；动作行为映射：基于坐标转换和空间向量计算，将得到的人体关节三维坐标转换为人形机器人双臂的关节角度；映射关节角度滤波：通过卡尔曼滤波对所述关节角度进行平滑处理，并根据机器人各关节的活动范围对关节角度进行限制输出，以实现人形机器人对示教者手臂动作的模仿。
基于人体姿态估计人形机器人动作模仿方法装置