“赵庭松”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果17个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于多模态最佳数据选取与增强的手势识别方法与系统-CN202310840617.3在审
发明人：张文利;赵庭松;庞恭朋 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多模态最佳数据选取与增强的手势识别方法，包括建立并训练手势识别模型以及基于手势识别模型进行在线手势识别；建立并训练手势识别模型包括：建立多模态信号数据库，采集并形成新用户校准手势数据集，基于多模态信号数据库中的多模态信号样本对新用户校准手势数据集中的新用户校准手势多模态信号样本进行最佳匹配信号筛选获得最佳匹配信号形成第一训练集；基于最佳匹配信号进行信号增强形成第二训练集；基于第一和第二训练集训练长短时序Transformer多模态手势识别模型；基于手势识别模型进行在线手势识别包括将在线采集新用户多模态手势信号输入模型中识别后获得手势类别。本发明还公开对应的系统、电子设备及计算机可读存储介质。
一种基于多模态最佳数据选取增强手势识别方法系统

[发明专利]一种基于信号相似度计算的目标信号增强方法及系统-CN202310841871.5在审
发明人：张文利;赵庭松;庞恭朋 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-07-10 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信号相似度计算的目标信号增强方法，包括：S1，利用变分自动编码器网络结构生成多个经过扩充的目标信号样本和/或最佳匹配目标信号样本；S2，基于时间序列可微的损失函数计算生成的目标信号样本和/或最佳匹配目标信号样本和目标信号的校准信号和/或最佳匹配目标信号样本的原始样本之间的差值；S3，基于差值和反向传播更新变分自动编码器网络结构的参数后重复步骤S1‑S2，从而获得增强后的多个所需目标信号。本发明还公开对应的系统、电子设备及计算机可读存储介质。
一种基于信号相似计算目标增强方法系统

[发明专利]基于多头再注意力机制的运动意图识别方法及系统-CN202210759783.6在审
发明人：张文利;赵庭松;王宇飞;张健一 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： A61B5/389 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多头再注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于多头再注意力机制的运动意图识别模型；基于所述运动意图识别模型确定所述脑卒中患者的运动意图。还公开了基于双流Transformer编码器和多头再注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
基于多头注意力机制运动意图识别方法系统

[发明专利]基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法-CN202210762625.6在审
发明人：张文利;赵庭松;王宇飞;张健一;刘嘉铭;王天语 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别模型；基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图；其中运动意图识别网络包括双流Transformer编码器、长短序列特征交叉注意力模块、多尺度特征融合模块以及运动意图分类模块；双流Transformer编码器包括多头注意力机制；还公开了基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
基于双流 transformer 编码器多头注意力机制运动意图识别方法

[发明专利]一种用于脑卒中患者主动康复的虚拟游戏康复系统及方法-CN202210759811.4在审
发明人：张文利;张健一;王宇飞;赵庭松;罗钦文 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： A63B71/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于脑卒中患者主动康复的虚拟游戏康复系统，包括：训练记录模块，游戏场景模块、游戏康复训练模块和评估模块；训练记录模块包括训练时间记录模块，训练完成情况记录模块，训练分数记录模块及完成次数记录模块；游戏场景模块包括游戏场景搭建模块，游戏场景存储模块及游戏场景调度模块；游戏康复训练模块包括手势读取模块和游戏操作模块；评估模块用于从多个维度的评价指标评价脑卒中患者康复状态，并根据康复状态动态调整个性化游戏康复方案，评估模块包括生物信号采集模块、生物信号处理模块、评估计算模块以及执行模块。还公开了对应的虚拟游戏康复方法、电子设备以及计算机可读存储介质，不仅康复训练效果好，趣味性也较高。
一种用于脑卒中患者主动康复虚拟游戏系统方法

[发明专利]一种通用肌电运动意图识别模型构建方法及系统-CN202210759790.6在审
发明人：张文利;赵庭松;张健一;王宇飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种通用肌电运动意图识别模型构建方法，包括：采集多个用户的肌电信号，并分别进行预处理；基于预处理后的多个用户的肌电信号进行多用户个性特征提取；基于提取的多用户个性特征进行多用户共性特征提取，基于多用户共性特征以及多用户个性特征构建深度广义相关性分析模型；采集新用户的肌电信号特征，基于深度广义相关性分析模型提取新用户的共性特征，与多用户共性特征进行用户共性特征融合，获得融合特征；基于融合特征构建通用模型数据集，输入运动意图分类网络中进行学习获得通用识别模型构建参数；基于通用识别模型构建参数构建通用肌电运动意图识别模型。还公开了对应的模型构建系统、电子设备以及计算机可读存储介质。
一种通用运动意图识别模型构建方法系统

[发明专利]一种基于运动意图识别模型的脑卒中患者康复方法及系统-CN202210762619.0在审
发明人：张文利;王宇飞;张健一;赵庭松 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： A61B5/389 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动意图识别模型的脑卒中患者康复方法，用于重度患者的镜像治疗以及中度和轻度患者的助动治疗，包括：脑卒中患者将患侧手固定在康复辅具中；并将肌电采集传感器固定在重度患者的健侧手的对应位置以及中度或轻度脑卒中患者的患侧手的对应位置；根据提示进行相应的运动，肌电采集传感器采集健侧手或患侧手的肌电信号；基于肌电信号建立运动意图识别模型；基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图；基于脑卒中患者的运动意图控制康复辅具做出对应的动作，完成一次患侧手的康复运动；多次重复，完成患侧手的康复运动。本发明能高准确率地识别患者运动意图，从而帮助患者进行有效的主动康复治疗。
一种基于运动意图识别模型脑卒中患者康复方法系统

[实用新型]一种物体分离机-CN202122400440.4有效
发明人：张文利;赵庭松;刘钰昕;王宇飞;彭新宇;郑超 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： B07C5/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种物体分离机，包括：位于分离机下部的物体传送带，布置在物体传送带上方的多个不同高度和/或角度的2D相机，与多个2D相机相连的数据处理器以及传送带控制系统。该基于2D相机的物体分离机可实现全自动化多并排物体的单件分离，提升分拣和检测效率，降低在单件分离系统中视觉装置的架设成本，解决目前单件分离系统的视觉系统硬件成本昂贵、对物体定位不准确和实用性不高的问题。
一种物体分离

[发明专利]一种基于肌电信号的智能溺水报警方法与系统-CN202210173119.3在审
发明人：张文利;张健一;王宇飞;赵庭松 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G08B21/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于肌电信号的智能溺水报警方法与系统，包括：数据采集模块、肌电信号预处理模块、肌电信号特征提取模块、肌电信号分类模块、肌电信号状态分析模块、报警器模块、气囊弹出模块和中央救援云平台模块；本发明根据肌电信号具有在一定程度上预测使用者意图与肌肉疲劳的特点，通过采集不同肌肉部位的多路肌电信号，将多路肌电信号进行处理分析进而获取溺水状态，实现准确率高且实时性好的溺水状态判断。基于自动充气式的弹出气囊，解决了现有溺水救援产品救援不及时，成功率低的问题。本发明的穿戴式防水肌电信号采集装置与自救装置，应用不受场景限制，解决了开放性水域救援盲区的问题，提升救援成功率。
一种基于电信号智能溺水报警方法系统

[发明专利]一种基于2D相机的物体分离机及物体分离方法-CN202111166830.8在审
发明人：张文利;赵庭松;刘钰昕;王宇飞;彭新宇;郑超 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于2D相机的物体分离机，包括：布置在下部的物体传送带，布置在物体传送带上方的多个不同高度和/或角度的2D相机，与多个2D相机相连的数据处理器以及传送带控制系统。本发明还公开了一种基于2D相机的物体分离方法，包括：预处理部分以及线上处理部分，其中预处理部分包括相机架设步骤以及相机标定步骤，线上处理部分包括物体的角点检测步骤、跨相机相同物体识别步骤以及物体尺寸位置计算步骤，实现全自动化多并排物体的单件分离，提升物体分拣效率，降低在单件分离系统中视觉装置的架设成本，解决目前单件分离系统的视觉系统硬件成本昂贵，对物体定位不准确和实用性不高的问题。
一种基于相机物体分离方法

[发明专利]一种基于轻量化检测的物体分离方法与系统-CN202111163840.6在审
发明人：张文利;刘钰昕;赵庭松 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：一种基于轻量化检测的物体分离方法，包括：采集物体图像；将图像输入到轻量化的主干网络中提取特征获得相等尺度的特征图；将相等尺度的特征图通过深浅层特征融合模型获得多尺度特征图；基于多尺度特征图使用基于多尺度融合的双注意力算法进行多尺度特征融合，获得多个不同深层小尺度检测分支和多个不同浅层大尺度检测分支；对每一个检测分支分别构建一个预测分支来检测该尺度下的物体，将多个预测分支的输出特征向量进行合并和后处理，得到物体的检测结果；根据检测结果进行物体分离。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质，加强特征表达能力，大幅提高检测和分离的准确性、速度以及不同大小物体的检测精度。
一种基于量化检测物体分离方法系统

[发明专利]一种基于下采样的双注意力多尺度融合方法-CN202111166829.5在审
发明人：张文利;刘钰昕;赵庭松 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于下采样的双注意力多尺度融合方法，包括：采集图像并获取图像的训练数据；将图像的训练数据进行训练并采用基于特征图大小变化的下采样方法提取图像的特征；下采样方法包括：根据下采样倍数的不同而自动切换下采样方式；将提取的图像的特征通过深浅层特征融合模型获得多尺度特征图，使用基于多尺度融合的双注意力算法进行多尺度特征融合，获得多个不同深层小尺度检测分支和多个不同浅层大尺度检测分支；对每一个检测分支分别构建一个预测分支来检测不同尺度下的图像。还公开了对应的系统、电子设备以及计算机可读存储介质，加强特征表达能力，大幅提高检测和分离的准确性、速度以及不同大小物体的检测精度。
一种基于采样注意力尺度融合方法

[发明专利]一种轻量化网络架构系统-CN202111166836.5在审
发明人：张文利;刘钰昕;赵庭松 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量化网络架构系统，包括：多个轻量化的网络卷积块，将CSPNet的部分块中堆叠的多个Res block或Dense block替换为微型跨阶段网络结构轻量化部分块，并且减少了一个部分过渡层，同时将双融合操作替换为单融合操作；以及基于特征图大小变化的下采样模块。轻量化的网络卷积块作为主干网络，将传统CSPNet中不同尺度下使用的block的内部结构进行了轻量化处理，替换为用轻量化的网络卷积块提取特征，避免了检测耗时长的问题；计算效率高的轻量级CSP目标检测网络，用于轻量化检测和物体分离，是一种计算效率高的轻量级CSP目标检测网络，提升了检测和分离的准确性和速度。
一种量化网络架构系统

[发明专利]一种关联区域多相机物体匹配方法与系统-CN202111163838.9在审
发明人：张文利;刘钰昕;赵庭松;彭新宇;郑超;王宇飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T7/60 文献下载
摘要：本发明公开一种关联区域多相机物体匹配方法，包括：根据预先设置的相机架设策略和相机标定策略进行相机架设和相机标定，相机包括高位架设2D相机及低位架设2D相机，低位架设2D相机的高度低于高位架设2D相机；高位架设2D相机采用俯视或斜视方式获取视野内的第一物体图像；低位架设2D相机采用俯视或斜视方式获取视野内的第二物体图像；设置关联匹配区域，并根据重识别算法模型对每个物体在高位架设2D相机的第一物体图像在低位架设2D相机中的关联匹配区域进行关联匹配，实现跨高位架设和低位架设2D相机的同一物体的识别。还公开了相应的物体匹配系统，建立多个相机之间的坐标关联，从而准确地确定物体的位置和尺寸。
一种关联区域多相物体匹配方法系统

[发明专利]一种面向低算力运算装置的轻量化物体检测方法与系统-CN202111163858.6在审
发明人：张文利;刘钰昕;赵庭松 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向低算力运算装置的轻量化物体检测方法和系统，方法包括：利用低算力运算装置中的相机采集真实场景下待检测物体的图像；低算力运算装置读取图像；对读取图像进行预处理获得训练集；将训练集输入到轻量化主干网络中进行训练并基于下采样机制提取特征，其中下采样机制为根据下采样倍数的不同采用不同的下采样策略进行运算；特征提取采用轻量化的特征提取方法；将提取的特征通过深浅层特征融合模块，基于多尺度融合的双注意力算法进行多尺度特征融合；输出三个不同检测尺度的深浅层检测分支，通过检测分支模块对输出的三个不同检测尺度的深浅层检测分支分别进行预测并获得检测结果；将物体的检测结果通过低算力运算装置实时显示。
一种面向低算力运算装置量化物体检测方法系统

1
2
下一页»
尾页
共 17 条