专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种用于下肢康复训练的外骨骼步态参数优化方法-CN202310439757.X在审
  • 高一聪;王悦瑾;郑浩;王彦坤 - 浙江大学
  • 2023-04-23 - 2023-07-28 - G06F18/2321
  • 本发明公开了一种用于下肢康复训练的外骨骼步态参数优化方法。首先,设置下肢康复外骨骼的初始步态,用户穿戴下肢康复外骨骼进行行走实验后获取当前步态下的外骨骼‑步态契合度;再根据当前已行走实验的步态对应的外骨骼‑步态契合度,使用混合高斯模型对步态库中已行走实验的步态进行聚类,获得步态聚类簇,进而更新步态库中对应步态的效用度;接着,对步态库中的步态进行采样,获得采样步态集,再从步态集中选择效用度最大的步态,不断地对步态进行寻优后,最后,将最终的步态对应的步态参数作为最优步态参数本发明能预测满足用户需求的下肢外骨骼步态参数,并且计算成本低,收敛速度快,具有较高的鲁棒性。
  • 一种用于下肢康复训练骨骼步态参数优化方法
  • [发明专利]步态识别方法、电子设备以及计算机可读存储介质-CN202211699164.9在审
  • 王昕;潘华东;殷俊 - 浙江大华技术股份有限公司
  • 2022-12-28 - 2023-05-09 - G06V40/20
  • 本申请公开了步态识别方法、电子设备以及计算机可读存储介质,包括:获取到至少一个目标对象的步态序列;将步态序列输入到步态识别模型中,利用步态识别模型从步态序列中提取目标对象的步态特征;其中,步态识别模型是利用等间隔采样步态序列以及随机间隔采样步态序列进行对比训练得到的;其中,等间隔采样步态序列包括连续帧步态序列;利用步态识别模型对步态特征与存储的用户的步态特征进行匹配识别,并输出识别结果。本申请能够解决仅依靠连续帧步态序列进行训练导致的算法识别效率下降的问题,以及仅靠等间隔采样序列进行训练导致的算法识别精度下降的问题,从而提高步态识别模型在实际场景中的步态识别效果,继而满足精准识别步态的需求
  • 步态识别方法电子设备以及计算机可读存储介质
  • [发明专利]步态轨迹生成模型训练方法、用模型生成轨迹方法及设备-CN201911289750.4有效
  • 吴新宇;何勇;董遥;徐天添 - 深圳先进技术研究院
  • 2019-12-13 - 2023-08-01 - G06V40/20
  • 本申请提供了一种步态轨迹生成模型训练方法、用模型生成轨迹方法及设备。该步态轨迹生成模型训练方法包括:获取每一测试者的人体参数及不同速度下的正常步态轨迹,以及多个测试者在同一速度下的步态单元轨迹;正常步态轨迹包括正常步态长度和正常关节轨迹,步态单元轨迹包括步态单元长度和关节单元轨迹;使用正常步态轨迹训练编码器和解码器;将正常步态轨迹输入训练后的编码器,得到正常步态特征;将步态单元轨迹输入训练后的编码器,得到步态单元特征;以人体参数、正常步态长度、正常步态特征、步态单元长度及步态单元特征构建步态训练集;使用步态训练集训练极限学习机。本申请用以得到一种利于下肢障碍患者恢复正常步态的模型。
  • 步态轨迹生成模型训练方法设备
  • [发明专利]基于足底压力阵列检测的儿童异常步态识别系统及方法-CN202011248715.0在审
  • 徐铃辉;杨巍;杨灿军;余林繁 - 浙大宁波理工学院
  • 2020-11-10 - 2021-01-22 - A61B5/11
  • 本发明涉及一种儿童异常步态识别系统,特别是一种基于足底压力阵列检测的儿童异常步态识别系统,包括:步态数据采集单元;步态数据初步处理单元;步态数据特征提取单元;步态参数降维单元;建立步态分类模型单元;以及,在线步态识别单元;其中,步态数据采集单元采集儿童步态数据,后经步态数据初步处理单元,步态数据特征提取单元,以及步态参数降维单元得到步态数据特征值,输入到训练好的步态分类模型单元,在线步态识别单元得到分类结果另外,本发明中还提供了一种基于足底压力阵列检测的儿童异常步态识别方法。本发明解决了“提升儿童异常步态的识别精度”的技术问题,具备检测方便、功耗低、经济成本低等优点。
  • 基于足底压力阵列检测儿童异常步态识别系统方法
  • [发明专利]一种步态健康评估方法及装置-CN202010202430.7有效
  • 高伟东;杨益娜 - 北京邮电大学
  • 2020-03-20 - 2021-11-09 - A61B5/11
  • 本发明实施例提供一种步态健康评估方法及装置。该方法包括:获取步态压力信号,基于步态压力信号采用模糊逻辑推理规则识别步态相位;记录步态相位的相位顺序;根据相位序列间隔计算步态相位持续时间,以及总体步态周期;基于Perry模型标准步态顺序,根据医学标准相位持续时间统计偏离标准步态的异常步态周期;基于异常步态周期和总体步态周期得到异常周期占比,将异常周期占比作为步态健康评价依据。本发明实施例在步态相位检测过程中应用模糊逻辑推理系统,实现平稳连续的步态相位检测,在输出隶属函数中采用梯形与三角形隶属函数,不预设形成个人步态相位顺序,充分考虑个人步态的内部差异性,适用于各种人群的步态评估需求
  • 一种步态健康评估方法装置
  • [发明专利]基于互相学习网络策略的多视角步态识别方法及系统-CN202010321849.4有效
  • 陈振学;王艳春;荣学文 - 山东大学
  • 2020-04-22 - 2023-04-18 - G06V40/10
  • 本发明属于步态识别领域,提供了一种基于互相学习网络策略的多视角步态识别方法及系统。其中,基于互相学习网络策略的多视角步态识别方法包括接收多个视角的行人步态视频;从视频中提取一个步态周期的步态图像,从步态图像中提取出步态轮廓图;将一个步态周期的步态轮廓图按照步态序列形成步态帧集合,通过互相学习网络提取步态帧集合的局部特征与全局特征;利用水平金字塔池结合局部特征与全局特征,得到一个步态周期步态轮廓图的融合特征;利用softmax函数对一个步态周期步态轮廓图的融合特征进行分类预测,得到步态识别结果。
  • 基于互相学习网络策略视角步态识别方法系统
  • [发明专利]一种基于多参数的步态评价方法及系统-CN202110283734.5在审
  • 罗洁;罗旭 - 中山大学
  • 2021-03-17 - 2021-06-15 - A61B5/11
  • 本发明涉及人体运动分析领域,具体涉及一种基于多参数的步态评价方法及系统。该系统包括:步态数据采集单元、步态参数计算单元和步态分析单元。步态数据采集单元用于采集受试者的步态数据;步态参数计算单元根据步态数据采集单元采集的步态数据计算出多个步态参数,多个步态参数分别对应不同的生理缺陷;步态分析单元采用步态参数的值来量化步态参数所对应的生理缺陷,并作出雷达图,用雷达图来综合评价受试者的步态状况。本发明实现了步态评价的低成本解决方案,为临床医生在康复过程中制定有针对性的治疗方案提供可靠依据。
  • 一种基于参数步态评价方法系统

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