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[发明专利]基于WebSocket通信协议定位数据收发系统和定位方法-CN202210432530.8有效
发明人：张敬;张皓洋;陆聪;闫野;印二威;谢良;张亚坤;艾勇保 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2022-04-23 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04L67/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于WebSocket通信协议UWB定位数据收发系统和定位方法，该系统与UWB定位基站和UWB定位标签共同完成对目标的定位，并实现对定位数据的传输；该系统包括UWB定位数据服务端、UWB定位数据收发平台和UWB定位数据ROS端；UWB定位数据收发平台基于WebSocket通信协议接收UWB定位数据服务端发送的JSON格式的UWB定位数据，UWB定位数据收发平台对接收到的JSON格式的UWB定位数据进行解析，并且基于WebSocket通信协议将解析后的UWB定位数据以ROS话题形式发布到UWB定位数据ROS端。本发明结合了UWB定位数据的WebClient接收功能和UWB定位数据ROS话题WebServer发布功能，使得UWB定位数据可以很便捷地接收并解析，也可以很便捷地转换成ROS话题发布，适用于多种应用场景。
基于 websocket 通信协议定位数据收发系统方法

[发明专利]一种人工标识生成方法、解码方法及系统-CN202211452497.1在审
发明人：闫野;艾勇保;施杰;谢良;印二威;陈伟;施忠臣;张敬;张皓洋;张亚坤 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06K19/06 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术以及增强现实技术领域，尤其涉及一种人工标识生成方法、解码方法及系统，本发明设计的黑白色人工标识包括n×n个编码位，编码位基色为黑色，依据是否包含白色图形来表示1或者0，编码位由黑色方形边框包围，方形边框用以辅助算法快速定位以及提供4个用于求解位姿的角点；任选一个编码位填充基色为黑色的异类多边形，异类多边形负责规定整个标识的解码顺序；剩下的编码位都填充与异类多边形不一样的多边形，负责信息的存储；本发明提供的检测识别方法，无需校验位即可保证识别准确率，且在识别阶段无需考虑旋转即可正确识别，计算步骤得到了简化。标识可提供n×n+4个特征点以供位姿解算，因此得到的位姿解算精度更高。
一种人工标识生成方法解码系统

[发明专利]一种基于强化学习的多模态人机交互方法-CN202110773626.6有效
发明人：印二威;裴育;闫慧炯;谢良;艾勇保;罗治国;闫野 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院;天津（滨海）人工智能军民融合创新中心
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：针对传统人机交互方法中数据不匹配而带来的性能瓶颈问题，本发明公开了一种基于强化学习的多模态人机交互方法，包括以下步骤：采集用户数据，要求用户佩戴相应的可穿戴传感器，可穿戴传感器记录用户数据，所记录的数据构成训练集和测试集；在流式数据集上离线构建分类算法模型；应用所构建好的分类算法模型，进行人机交互。对于同步人机交互方法，根据指令同步标签对数据进行切分，将数据送入分类算法模型进行分类；对于异步人机交互方法，根据同步时间起点切割数据，将切割后的数据作为分类模型的输入样本。本发明直接从流式数据上开始构建模型，避免了传统人机交互方法开发过程繁杂、性能上限不高的问题，具有更好的稳定性。
一种基于强化学习多模态人机交互方法

[发明专利]一种基于视觉图像信息的眼动交互系统-CN202210432529.5在审
发明人：印二威;谢良;胡永强;闫野;张敬;张亚坤;艾勇保;张皓洋 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2022-04-23 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉图像信息的眼动交互系统，包括头戴式AR眼镜、睁闭眼识别模块、注视点坐标预测模块、闭眼计时模块和指令集识别模块。头戴式AR眼镜逐帧采集双眼图像，睁闭眼识别模块负责识别左右双眼分别处于睁眼状态还是闭眼状态，如果睁闭眼识别模块将双眼图像都识别为睁眼状态，则利用注视点坐标预测模块实时预测当前双眼的注视点坐标。如果有一只眼睛图像识别为闭眼状态或者双眼图像都识别为闭眼状态，则利用指令集识别模块对眼动动作指令进行判别。本发明系统无须繁琐的标定过程，可以随戴随用，同时具有良好的自适应性和鲁棒性，具有低成本以及适用性广泛的优点。
一种基于视觉图像信息交互系统

[发明专利]基于视觉追踪的用户注视点估计和精度评估方法-CN202210432536.5在审
发明人：闫野;谢良;胡薇;印二威;张敬;张亚坤;罗治国;艾勇保 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2022-04-23 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视觉追踪的用户注视点估计方法，用户佩戴头戴式眼动交互设备，利用注视点提取模块获取用户的注视点坐标，通过残差估计模块计算出用户的眼动偏移量与注视点坐标的残差，再将得到的残差送入偏移量自适应模块对注视点坐标进行更新，得到最终的用户注视点估计值。本发明还公开了一种对用户注视点估计方法进行精度评估的方法，用户佩戴头戴式眼动交互设备，依次凝视显示界面上显示的精度测试点，获取用户的注视点坐标，计算并获取眼动精度；对所有子区域的眼动精度值取平均，得到最终的眼动精度的评估值。本发明可实现提取自适应个体差异的眼动偏移量，对眼动算法的鲁棒性和泛化能力提升有非常重要的意义。
基于视觉追踪用户注视点估计精度评估方法

[发明专利]一种消除不同说话特性的缄默通讯方法和系统-CN202210441273.4在审
发明人：闫野;张亚坤;蔡慧慧;印二威;谢良;张敬;艾勇保;张皓洋 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种消除不同说话特性的缄默通讯方法和系统，方法包括采集无声状态下的面部肌电信号；对面部肌电信号进行预处理，对预处理后的面部肌电信号进行语速监测控制和幅度的监测控制；对处理后的面部肌电信号进行特征提取；将处理后的特征数据送到缄默语音识别模型中进行识别，得到无声语音数据，用来显示或者操控。本发明设计了一种消除不同说话特性的缄默通讯方法和系统，首先采集面部肌电信号，其次进行预处理、语速和幅度的监控处理以及特征提取，得到处理后的特征数据，最后根据处理后的特征数据训练缄默语音识别模型，进而识别以缄默方式说话时的无声语音。该方法能够获得准确率更高，识别速度更快的无声语音识别结果。
一种消除不同说话特性缄默通讯方法系统

[发明专利]一种基于回译的无声语音识别方法和系统-CN202210442791.8在审
发明人：印二威;张敬;曹议丹;张亚坤;艾勇保;王凯;张皓洋;闫野 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G10L15/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于回译的无声语音识别方法和系统，方法包括：采集无声说话状态下的无声表面肌电信号；将无声表面肌电信号进行预处理和特征提取，得到无声肌电特征；将无声肌电特征送入SAEM模型得到对应的有声肌电特征；将对应的有声肌电特征送入到语音转换模型得到对应的音频特征；使用语音合成模型将对应的音频特征转化为生成的音频信号，使用语音识别模型将生成的音频信号转为文本。本发明所设计的一种基于回译的无声语音识别方法和系统，利用编码器‑解码器网络进行无声肌电信号和有声肌电信号间的转换，并且有创新性地将机器翻译中回译的方法迁移到肌电信号上，从而利用非平行数据提升无声语音识别效果，最终提升无声语音识别效果。
一种基于无声语音识别方法系统

[发明专利]一种基于头部时序信号校正的眼动交互方法及装置-CN202110587991.8有效
发明人：张敬;王小东;闫野;印二威;谢良;闫慧炯;罗治国;艾勇保;张亚坤 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于头部时序信号校正的眼动交互方法与装置，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：采集大量连续多帧双眼图像以及对应的头部运动时序信息、实际屏幕注视点坐标，并对采集到的数据进行预处理；使用所采集的大量数据训练深度卷积网络注视点预测模型，获得连续多帧双眼图像和头部运动时序信息到预估注视点坐标的映射关系；将已有或实时采集数据输入已完成训练的深度卷积网络注视点预测模型，获取预估注视点。本发明融合头部时序信号与眼部图像时序信号，使用深度学习强大的特征处理能力，能准确快速估计人眼注视点；通过预先训练深度卷积网络注视点预测模型，新用户使用时无需校正，直接佩戴头戴式眼动仪即可进行实时眼动交互。
一种基于头部时序信号校正交互方法装置

[发明专利]一种基于图文匹配的智能人机交互方法及装置-CN202110587993.7有效
发明人：印二威;谢良;张珺倩;张敬;闫慧炯;罗治国;张亚坤;艾勇保;闫野 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图文匹配的智能人机交互方法及装置，属于计算机视觉领域。所述方法包括：收集用户的语音信息转为文字序列，使用自然语言处理技术提取文字序列中的目标特征；采集真实环境图像，并采用深度卷积神经网络对所述原始图像数据提取自然图像特征；对原始图像中的各个目标与文字序列中的目标分别进行匹配度计算，取匹配度最大的图像中目标为匹配结果，并转化为机器指令。该发明结合计算机视觉技术与自然语言处理技术实现复杂命令与真实图像的匹配，能够根据一条自然语言表达指令，自动定位图像中的相关实体目标，使得交互过程更加自然，能够应用于助残机器人、救援机器人、特种机器人等广泛场景。
一种基于图文匹配智能人机交互方法装置

[发明专利]一种三维人体虚拟化重建方法及装置-CN202110588185.2有效
发明人：谢良;韩松洁;张敬;印二威;闫慧炯;罗治国;张亚坤;艾勇保;闫野 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种三维人体虚拟化重建方法与装置，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括通过优化目前常用的人体参数化模型(如STAR)，使其能与利用人体Tpose照片通过预训练好的神经网络构建人体三维形貌模型绑定；同时本方法利用多相机实时获取多视角的人体三维姿态，对于严重遮挡场景的鲁棒性更强，与单相机相比可以更加精确的估计场景中人体的三维关节点坐标，使得获取的姿态参数更为完整精确，在使用姿态参数驱动绑定后的人体三维模型时，实现实时精确且多视角的动画效果。
一种三维人体虚拟重建方法装置

[发明专利]一种非标定眼动交互方法和装置-CN202110587945.8在审
发明人：闫野;王小东;谢良;张敬;印二威;闫慧炯;张亚坤;艾勇保;罗治国 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种非标定眼动交互方法与装置，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：采集大量双眼图像、场景图像和头部运动信息，并对采集到的数据进行预处理；使用所采集的大量数据训练深度卷积网络注视点预测模型，获得所述双眼图像、场景图像和头部运动信息到预估注视点坐标的映射关系；将已有或实时采集数据输入已完成训练的深度卷积网络注视点预测模型，获取预估注视点。相较于标定式眼动交互方法，本方法通过预先训练卷积神经网络模型，实现使用时无需标定的效果，增强了头戴式设备使用的便捷性；本发明还整合了人眼图像，场景图像以及头部运动信息对注视点估计的贡献，三者相互补充，使得注视点估计的精度更好，鲁棒性更强。
一种标定交互方法装置

[发明专利]一种融合肌电信号与视觉图像的手势识别方法-CN202110773623.2在审
发明人：印二威;沈瑞;谢良;闫慧炯;艾勇保;罗治国;闫野 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院;天津（滨海）人工智能军民融合创新中心
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合肌电信号与视觉图像的手势识别方法，其步骤包括：使用高密度肌电信号采集臂带采集肌电信号、采用摄像头采集视觉图像后，将由所述肌电信号转化成的肌电图像与所述视觉图像进行融合为一幅图像；将由表面肌电图像与视觉图像融合后的图像输入一个图像分类模块中进行识别分类。本发明不需要对表面肌电信号与视觉图像使用两种不同的网络结构来进行识别分类，只需将表面肌电信号与视觉图像同时传入网络架构中，使用同一网络即可进行识别分类，可以有效减小网络复杂度，节省有限的资源。本发明可以改进在传统的每套网络的使用单一的输入模式进行手势识别的形式，改善了表面肌电信号与视觉图像分别用于手势识别的各自的局限性。
一种融合电信号视觉图像手势识别方法

[发明专利]一种基于深度学习之目标检测的视觉SLAM方法-CN202010978338.X在审
发明人： 艾勇保;芮挺;赵晓萌;方虎生;符磊;何家林;陆明;刘帅;赵璇 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：一种基于深度学习之目标检测的视觉SLAM方法，涉及计算机视觉传感技术领域。本发明首先通过视觉传感器采集图像，并对采集的图像进行特征提取和目标检测，得到提取的特征点与目标检测的边界框结果；根据提取的特征点与目标检测的边界框结果，并且通过建立动态对象概率模型，发现且剔除动态特征点，创建出初始化地图；将所述初始化地图继续依次序进行跟踪、局部建图以及回环检测过程，从而在动态场景下构建出准确的三维地图，最终实现面向动态场景的基于深度学习之目标检测的视觉SLAM。本发明提高了动态场景下视觉SLAM的位姿解算和轨迹评估的精度，且精度优于现有的方法，解决了传统视觉SLAM无法有效地应对动态场景的问题。
一种基于深度学习目标检测视觉 slam 方法

[发明专利]一种基于深度学习之语义分割的视觉SLAM方法-CN202010978343.0在审
发明人： 艾勇保;芮挺;赵晓萌;方虎生;符磊;何家林;陆明;刘帅;赵璇 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2020-09-17 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：一种基于深度学习之语义分割的视觉SLAM方法，涉及计算机视觉传感的技术领域。本发明通过RGB‑D深度相机采集图像，进行特征提取和语义分割，得到提取的ORB特征点与像素级语义分割结果；通过基于多视图几何动静点检测算法，检测出运动物体对象，删除ORB特征点；执行初始化建图：顺次执行跟踪、局部建图以及回环检测线程，根据关键帧位姿和静态背景修复技术获得的合成图像，构造出静态场景的八叉树三维点云地图，最终实现面向动态场景的基于深度学习之语义分割的视觉SLAM方法。本发明提高了动态场景下视觉SLAM的相机位姿估计和轨迹评估的精度，增强了动态场景下传统视觉SLAM系统性能的鲁棒性、稳定性以及精确性。
一种基于深度学习语义分割视觉 slam 方法

[发明专利]基于精简卷积神经网络的行人检测方法-CN201810673838.5在审
发明人：芮挺;邹军华;杨成松;王东;解文彬;赵启林;殷勤;邵发明;田辉;陆鸣;张釜恺;艾勇保 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于精简卷积神经网络的行人检测方法，包括如下步骤：(10)数据集收集：将数据集图像分为训练集图像与测试集图像；(20)数据集图像预处理：对数据集图像进行尺寸变换、对比度归一化和白化处理，得到低冗余数据灰度图像；(30)精简卷积神经网络模型获取：对卷积神经网络进行训练，对训练好的卷积神经网络逐层进行剪枝，利用测试集灰度图像验证卷积神经网络的性能，得到精简深度卷积网络模型；(40)行人检测：利用精简卷积神经网络模型，对使用现场图像进行行人检测。本发明的基于精简卷积神经网络的行人检测方法，在保持网络训练精度的同时，对卷积神经网络进行精简，在减少网络规模的同时，加快行人检测的速度。
卷积神经网络行人检测数据集图像灰度图像测试集预处理训练集图像白化处理尺寸变换模型获取冗余数据网络规模网络模型网络训练现场图像归一化数据集剪枝卷积验证图像

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