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[发明专利]一种基于目标检测和关键点检测结合的司机动作识别方法-CN202111011221.5在审
发明人：袁志成;杜卫红;谢立欧;陈炯;黄友文 -专利权人：深圳市比一比网络科技有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明适用于动作检测技术改进领域，提供了一种基于目标检测和关键点检测结合的司机动作识别方法，包括：S1、从输入视频帧中抽取动作手势图像特征确定目标的类别；S2、对视频帧中人体骨骼关键点进行预测，并对关键点进行候选动作识别与动作指向估计；S3、根据动作手势识别和候选动作识别的结果判断是否视频中人体是否进行动作；S4、根据动作结果结合动作指向估计判定人体动作等级，依据人体动作等级获得动作识别结果。采用了目标检测和关键点检测相结合的人工智能分析方法对用户的一些标准化动作进行了识别与分析，能够有效降低人力与时间成本，提高客观评价的准确性。
一种基于目标检测关键结合司机动作识别方法

[发明专利]与不安全的物理环境交互-CN202011514983.2在审
发明人： D·里布;J·Z·柯尔特;M·罗德里克;V·纳加拉扬 -专利权人：罗伯特·博世有限公司;卡内基梅隆大学
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：系统在物理环境状态下的动作根据转移概率导致物理环境的更新状态。指示已知可安全执行的状态‑动作对的安全组和要避免的状态‑动作对的不安全组。在环境交互期间，通过基于类似的其他状态‑动作对的经验转移概率估计状态‑动作对的转移概率，来更新状态‑动作对的安全组，并且仅当状态‑动作对未标记为不安全，并且基于估计转移概率可以以足够概率从该状态‑动作对达到状态‑动作对的安全组时，才将该状态‑动作对包括在状态‑动作对的安全组中。
不安全物理环境交互

[发明专利]一种基于人工智能的配电间检修作业违规检测方法-CN202210891576.6在审
发明人：孙志强;王微;丁建兵;付福军;石彦鹏;崔斌;张勇飞;强景云;张宏宇;卢鑫;张全;张晓光;樊树森 -专利权人：北京京能电力股份有限公司;内蒙古京宁热电有限责任公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工智能的电厂配电间检修作业违规检测方法，本发明同时利用目标检测技术、二维转三维坐标技术以及头部姿态估计技术实现上述违规动作的检测，可以实现对单目摄像机拍摄的配电间视频图像中存在的违规动作检测，不需要深度相机和复杂的三维目标检测技术；而且针对电厂配电间检修人员从保护柜拿取检修工具作业场景下拍到的人员大都是侧面或背面情况下，使用无人脸正面关键点的头部姿态估计方法实现头部前倾姿态的估计，提高了头部姿态估计的准确性，同时结合目标检测技术和二维坐标转三维坐标技术最终实现对头部伸入保护柜内的违规动作的准确检测。
一种基于人工智能配电检修作业违规检测方法

[发明专利]用于机器人装置的虚拟安全罩-CN201580040584.8有效
发明人：小詹姆斯.J.库夫纳;P.E.安德森-斯普雷彻 -专利权人： X开发有限责任公司
申请日： 2015-05-12 - 公布日： 2018-06-26 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：示例方法可以包括接收用于机器人装置在由机器人装置占据的物理环境中执行物理动作的指令。所述方法还可以包括响应于接收到该指令并且基于机器人装置的一个或多个物理部件的一个或多个参数，确定在机器人装置执行物理动作时，机器人装置的一个或多个物理部件被估计沿着移动的一个或多个估计轨迹。所述方法还可以包括基于所述一个或多个估计轨迹，确定在执行物理动作时，机器人装置被估计在物理环境中占据的空间的虚拟表示。所述方法然后可以包括将空间的位置的指示提供到物理环境中。
机器人装置物理动作物理环境物理部件安全罩虚拟指令虚拟表示指示提供占据响应移动

[发明专利]一种人体动作特征提取方法-CN201610036573.9在审
发明人：胡瑞敏;陈华锋;陈军;李红阳;徐增敏;吴华;王晓;张淑清 -专利权人：武汉大学
申请日： 2016-01-19 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体动作特征提取方法，利用快速行人检测算法检测解码图像帧中的行人；剔除行人区域中的运动矢量数据获取相机运动参数估计数据；利用相机运动的对称性及矢量差分理论，基于前一步获得的数据估计相机运动参数；根据参数估计值，消除图像运动矢量数据中的相机运动矢量，还原实际人体运动矢量数据；基于修正后的矢量数据及解码图像提取人体动作局部时空特征。本方法通过重用视频码流中的编码数据进行快速相机运动消除，提升了人体动作局部时空特征描述的精确性，提高了人体动作识别率。
一种人体动作特征提取方法

[发明专利]用于监测制动作用力的系统和方法-CN201410349837.7有效
发明人： B.S.赫姆森;A.K.库马;H.K.小马修斯;J.H.道恩;B.N.迈尔 -专利权人：通用电气公司
申请日： 2014-07-22 - 公布日： 2017-06-23 - 主分类号： B60T17/22 文献下载
摘要：本发明涉及用于监测制动作用力的系统和方法。一种方法(例如用于监测车辆系统的制动系统)包括监测制动系统的流体压力和沿着路线行驶的车辆系统中的制动系统的所建模的制动作用力，在制动系统的制动事件之前或制动事件之后中的至少一个，识别一个或更多个时间段，计算在一个或更多个时间段期间在车辆系统上施用的残余力，以及使用计算的残余力来确定以下中的至少一个制动系统的估计制动作用力，或由制动系统施加估计制动作用力时所处的估计传播速率。
用于监测制动作用力系统方法

[发明专利]一种多视角情况下的3D人体动作识别算法-CN202110280476.5有效
发明人：石昕;邵慧杨;翟庆庆 -专利权人：上海大学
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种多视角情况下的3D人体动作识别算法，分为单视图3D姿势估计和多视图3D姿势估计；关于单视图3D姿势估计可以分为两个子类别，第一类使用高质量的2D姿态估计引擎，随后通过深度神经网络将2D坐标分别提升为3D；第二类使用卷积神经网络直接从图像推断3D坐标；关于多视图3D姿势估计，旨在获得单眼3D人体姿势估计的真实注释，将所有视图中的关节2D坐标串联为一个批次，作为对完全连接的网络的输入，该网络经过训练可以预测全局本发明的优点是：提出一种多视角情况下的3D人体动作识别算法，是通过采用计算机视觉识别算法对涉及人体的动作进行检测和识别并将其转换为用户可理解的数据展示。
一种视角情况人体动作识别算法

[发明专利]拾取系统-CN201710665311.3在审
发明人：高西完治;沓掛史典;山本晓洋;石川伸一 -专利权人：株式会社安川电机
申请日： 2017-08-07 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： B25J13/08 文献下载
摘要：拾取系统具有照相机(2)和控制步骤(步骤(S105～S120))，取得对象物的形状信息；重量估计部(32)，其根据对象物的形状信息估计该对象物的重量；拾取机器人(5)，其进行针对对象物的拾取动作；以及作业计划部(33)，其根据由重量估计部(32)估计出的重量对拾取机器人(5)的拾取动作进行控制，重量估计部(32)通过学习了所输入的对象物的形状信息与应该输出的重量之间的对应关系的机器学习(例如人工神经网络)来估计该对象物的重量
拾取系统

[发明专利]一种基于双目人体位姿识别的辅助训练系统-CN202210302344.2有效
发明人：徐迟;佘锦华;苏磊 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于双目人体位姿识别的辅助训练系统，系统包括以下：数据采集模块、位姿估计模块和状态判断及显示模块；所述数据采集模块采集训练时的双目图像；所述位姿估计模块根据双目图像，结合约束信息，获取训练动作位姿结果；所述状态判断及显示模块根据训练动作位姿结果对训练水平进行评判，并根据评判结果，显示辅助训练信息。本发明有益效果是：提升了康复训练效果，减轻了人力成本；使用生理约束、物理约束去约束位姿估计结果，有效地缓解了人与器材产生的遮挡与交互对位姿估计精度产生的负面效果，提升了位姿估计的精度。
一种基于双目人体识别辅助训练系统

[发明专利]一种基于深度强化学习的边缘协作缓存方法及装置-CN202210824585.3在审
发明人：熊翱;刘雨潇;李娜;廖双乐;景栋盛;周游;张群;马珊珊 -专利权人：北京邮电大学;国网综合能源服务集团有限公司;国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;中国电子技术标准化研究院
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： H04L67/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度强化学习的边缘协作缓存方法及装置，所述方法的步骤包括：边缘节点基于数据请求调用数据，划分为多个数据块，并进行标记；构建第一状态向量，输入门循环单元中，得到第一隐藏状态向量，输入到边缘节点预训练的目标网络中，输出第一动作；基于第一动作更改边缘节点内保存的数据块，并基于变更数据块的边缘节点和另一个调用的数据块构建第二状态向量，进一步基于门循环单元得到第二隐藏状态向量；将第二隐藏状态向量输入到中心节点的价值网络中，得到估计动作，输出估计动作对应的估计值，基于估计值计算目标值；基于目标值计算得到损失函数值，更新价值网络中的网络参数，将价值网络中的网络参数同步至的目标网络。
一种基于深度强化学习边缘协作缓存方法装置

[发明专利]控制一机器或机器人动作的控制系统-CN200710084954.5无效
发明人：黄彦儒;曾伟能;曾成得;陈宏义 -专利权人：明基电通股份有限公司
申请日： 2007-02-17 - 公布日： 2007-08-29 - 主分类号： G05D1/12 文献下载
摘要：控制系统包含有一感应模块，用来感应机器周遭的一环境状况；一估计模块，用来根据该环境状况产生一环境估计参数；一马达，用来控制该机器的移动；一控制单元，用来根据该环境估计参数产生用以控制该机器的移动的一动作幅度；以及一马达驱动电路，根据该动作幅度驱动该马达移动该机器。
控制机器机器人动作控制系统

[发明专利]用户界面的实时交互操作系统和方法-CN201610737363.2有效
发明人：娜蒂塔·M·娜雅卡;加深·土菲戈;顾海松 -专利权人：柯尼卡美能达美国研究所有限公司
申请日： 2016-08-26 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：所述方法包括捕捉被摄物体上的三维(3D)数据；从3D数据检测被摄物体的指向动作；根据指向动作，计算目标区域的初始估计，该目标区域的初始估计具有绕中心点的规定的半径；以及跟踪被摄物体的指向动作并进行一系列的迭代，在所述一系列迭代中，目标区域的规定的半径根据检测的指向动作而变化。
用户界面实时交互操作系统方法

[发明专利]路径生成装置及方法-CN202310098887.1在审
发明人：佐佐木宏史;土桥祐贵;村井正大 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：受理部(102)受理机器人进行沿着对象物的动作的情况下的对象物的形状的类别，指示部(104)向用户指示按照形状的每个类别确定的示教点的数量，作为用于对用于进行上述动作的机器人的规定部位的位置进行示教的示教点，取得部(106)取得根据指示通过用户的操作而被示教的机器人的规定部位的位置信息，估计部(108)基于所取得的位置信息，估计对象物的形状，生成部(110)基于估计出的对象物的形状，生成用于机器人进行沿着对象物的动作的路径
路径生成装置方法

[发明专利]位置估计系统、位置估计方法、车辆用通信器-CN202180034762.1在审
发明人：三治健一郎;才木崇史 -专利权人：株式会社电装
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：位置估计系统具备能够与移动终端(3)实施近距离通信的多个通信器和智能(ECU11)。在多个通信器包含至少一个与毫米波雷达接近地配置的雷达附近机。智能(ECU11)除了基于各通信器中的来自移动终端的信号的接收状况估计终端位置的位置估计部(F6)之外，还具备场景判定部(F31)和通信控制部(F3)。场景判定部(F31)是判定是否为毫米波雷达与雷达附近机双方能够同时动作的同时动作场景的构成，通信控制部(F3)是控制通信器的动作的构成。通信控制部(F3)构成为基于场景判定部(F31)判定为是同时动作场景，执行通信器与移动终端的通信定时的调整。
位置估计系统方法车辆通信

[发明专利]电极到神经距离估计-CN201680020725.4有效
发明人：约翰·路易斯·帕克 -专利权人：萨鲁达医疗有限公司
申请日： 2016-04-08 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： A61N1/18 文献下载
摘要：估计神经到电极距离涉及从刺激电极向神经施加刺激。获得至少一个诱发复合动作电位的神经测量结果，并且对其进行处理以便估计展现出由单一纤维大小限定的至少一个特性的起始刺激状态。还提供了对募集纤维的分布的估计。从沿着神经通路间隔开的感测电极处获得复合动作电位的测量结果。从所述测量结果之间的时延中确定所述复合动作电位的传导速度。从所述传导速度中确定主导募集纤维直径。确定所述感测电极之间的所述复合动作电位的分散速率。从所述分散速率中确定募集纤维群体的直径的分布。
电极神经距离估计