“邹永攀”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44个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于跨模态学习的小样本声波感知手势识别方法-CN202310286685.X在审
发明人： 邹永攀;翁健豪;伍楷舜 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开一种基于跨模态学习的小样本声波感知手势识别方法。该方法包括：获取用户自定义手势的时频图，输入经训练的识别模型，生成自定义手势类别的原型向量；检测交互动作手势并获取时频图，输入到识别模型，生成交互动作手势的查询向量；将原型向量和查询向量根据余弦相似度比对，以识别交互动作手势的类别。其中识别模型是基于支撑集和查询集训练的跨模态小样本学习模型，所述支撑集从公开数据集中随机选择部分类别的样本获得，所述查询集从公开数据集中随机选择相同类别中的不同数据获得，且所述时频图是声波感知的时频图。本发明允许训练数据集与测试数据集是不同的模态，显著减少了采集数据的开销，且仅需少量样本就可实现优良的性能。
基于跨模态学习样本声波感知手势识别方法

[发明专利]一种基于声波感知的端到端连续手势输入方法-CN202310149505.3在审
发明人： 邹永攀;郑灿林;陈威宇;伍楷舜 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F3/04883 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于声波感知的端到端连续手势输入方法。该方法包括：利用智能设备内置的音频收发器采集用户按照目标单词书写手势时对应的一个或多个声波序列信号；从所述声波序列信号检测出独立的连续或离散的字符手势数据，并合成伪单词数据，进而形成等大小窗口的声波序列；将所述等大小窗口的声波序列输入到经训练的连续文本手势识别模型，识别出每一个时间片对应的一个字符手势；根据CTC的编码规则，将连续字符对应的时间片进行合并，得到用户连续文本手势。本发明能够根据采集的声波信号，实现连续手势书写输入。
一种基于声波感知端到端连续手势输入方法

[发明专利]一种基于非语音身体声音的健康监测方法及监测系统-CN201910677097.2有效
发明人： 邹永攀;王丹;伍楷舜;杨强 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非语音身体声音的健康监测方法及监测系统，利用人体非语音的声音信号与人体心理与生理状态的联系来对其进行识别与监测。该系统包括安装在身体各部位的声音采集装置和智能终端，其中可穿戴声音采集装置用来采集人体所发出的各部位非语音的身体声音，将采集到的数据传输到智能终端进行数据处理；终端对接收到的声音信号进行同步并进行数据处理，获取心理与生理健康监测结果反馈给用户并予以对应的处理措施。本发明的硬件成本低，携带及使用方便，能够实现对心理和生理健康随时随地的监控，不引起用户注意，适合日常及长期使用。
一种基于语音身体声音健康监测方法系统

[发明专利]一种多模态生理指标监测与分析系统-CN202210601669.0在审
发明人： 邹永攀;王丹阳;许铎腾;郭子硕;伍楷舜 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： A61B5/0205 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态生理指标监测与分析系统，包括智能可穿戴设备和智能终端，所述智能可穿戴设备设置为测量用户的体温数据、血氧饱和度数据、心率数据和皮肤电数据，并传输至智能终端，所述智能终端设置为对接收的数据进行存储、处理并向用户显示生理指标状态。利用本发明，用户能够通过智能可穿戴设备，以便携、方便、准确的方式采集自身的生理指标数据，并通过智能终端实时反映人体的生理指标状态，满足用户健康监测的需求。此外，本发明利用已有的生理信息传感器，降低可穿戴设备的成本，提高设备的便携性，实现对用户健康状态的实时监测，并通过智能终端存储所采集的生理数据，拓展基于数据的下游任务。
一种多模态生理指标监测分析系统

[发明专利]一种基于低成本可穿戴传感器的语音增强系统-CN202111075171.7有效
发明人： 邹永攀;洪史聪;郑楚育;伍楷舜 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： H04R1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低成本可穿戴传感器的语音增强系统。该系统包括可穿戴设备和智能设备，所述可穿戴设备包括微控制单元、音频处理单元、滤波器、入耳式耳机和压电陶瓷片，其中入耳式耳机和压电陶瓷片在微控制单元的控制下分别采集用户发声时耳道内的声音信号和颈部振动信号，并传输至智能终端；所述智能设备用于对接收的颈部振动信号和耳道内声音信号进行对齐处理后，提取对应的时频图或时间序列，输入到预训练的深度学习模型，获得目标质量语音信号，该目标质量语音信号的分辨率和用户听感优于所述可穿戴设备采集的信号。本发明能够在保护用户隐私的情况下，将低成本可穿戴传感器信号转化为高质量信号，并适合日常使用。
一种基于低成本穿戴传感器语音增强系统

[发明专利]一种基于小样本的手势识别方法-CN202210309623.1在审
发明人： 邹永攀;董皓智;王雅晴;伍楷舜 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小样本的手势识别方法。该方法包括：用户自定义手势类别，并针对每个手势类别采集多个样本；将采集到的样本输入到经训练的小样本学习模型提取对应于每个样本的特征向量，并综合属于同种手势的特征向量，得到对应于每一种手势的平均特征向量，作为原型向量；针对用户实施的目标手势，采集对应的样本，输入到所述小样本学习模型得到该目标手势的特征向量，作为查询向量；计算所述查询向量与所述原型向量之间的相似度，选择相似度高的原型向量所对应的手势类别作为该目标手势的预测类别。本发明允许用户自定义任意手势动作，且仅需提供极少量样本即可实现准确率高、泛化能力强、可扩展性强的手势输入方案。
一种基于样本手势识别方法

[发明专利]一种基于声学的手写签名识别方法-CN201911194656.0有效
发明人：伍楷舜;陈孟奇;林佳伟;邹永攀 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G01S15/58 文献下载
摘要：本发明涉及声音识别技术和动作信号识别技术的领域，具体涉及一种基于声学的手写签名识别方法，主要包括以下步骤：S1：收集数据；S2：计算签名轨迹；S3：特征提取与模型训练；S4：对待验证用户进行数据收集，计算签名轨迹，并特征提取，提取的特征作为待验证数据；S5：将待验证数据与识别模型进行比对，判断真伪。本发明仅利用现有的智能设备中常见的声学元器件，对其进行软件层级的调用，不需要额外的硬件支持，此外，该方法使用方便，能够准确的识别合法签名和非法签名，能够很好的降低手写签名识别的成本，解决使用不方便等问题，应用前景十分广阔。
一种基于声学手写签名识别方法

[发明专利]一种基于声学频散现象的固体材料识别方法-CN201910768717.3有效
发明人： 邹永攀;袁宝劼;伍楷舜;林佳伟 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G01N29/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于声学频散现象的固体材料识别方法，该方法基于物理学中声音在固体中的声学频散现象，结合信号处理、数学建模分析的方法，仅利用随处可见的配有麦克风的智能终端(如：智能手机、平板电脑)，即可完成对未知固体种类的识别，并且在已知固体材料的基础上，应用本技术可进一步得知该材料是否存在缺陷。所述方法通过麦克风获取固体材料不同位置的敲击声音，然后对声音信号进行滤波降噪处理；根据声音不同频率部分间到达差，结合数学模型求出固体材料唯一表征，得出最终结果并反馈给用户。该技术不需要额外的硬件支持，同时能够保证材料的完整性，成本较低，应用前景十分广阔。
一种基于声学现象固体材料识别方法

[发明专利]一种基于耳戴式惯性传感器的智能设备交互系统-CN202111368066.2在审
发明人： 邹永攀;朱培钊;黎文源;伍楷舜 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于耳戴式惯性传感器的智能设备交互系统。该系统包括耳戴式设备和智能设备，其中所述耳戴式设备设有陀螺仪，用于采集包含用户头部动作的角速度信号，所述智能设备用于对接收的角速度信号进行处理，获得头部动作信号特征输入至经训练的循环神经网络模型，以识别出头部动作类型；并通过设定的头部动作类型与应用软件交互方式之间的对应关系，控制应用软件实现交互。本发明提供的系统硬件成本低，携带及使用方便，能够实现解放用户双手的人机交互，具有广阔的应用前景。
一种基于耳戴式惯性传感器智能设备交互系统

[发明专利]一种基于智能穿戴设备的声乐训练辅助系统-CN202111196512.6在审
发明人： 邹永攀;罗诚哲;陈思添;伍楷舜 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-10-14 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G09B15/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于智能穿戴设备的声乐训练辅助系统。该系统包括可穿戴声带振动感受器和智能设备，其中可穿戴声带振动感受器包括音频信号采集器、振动信号采集器、音频处理模块、控制单元和通信单元，其中音频信号采集器用于采集用户发声产生的声音信号，振动信号采集器用于采集声带位置处振动所引起的皮肤振动信号，音频处理模块用于对采集的声音信号和皮肤振动信号进行处理，并在控制单元的控制下经由通信单元传递给智能设备；智能设备将接收到的声音信号和皮肤振动信号分别处理为时频图，输入至预训练机器学习分类器，获得声带闭合状态分类结果。本发明成本低，使用方便，能在用户声乐练习时实时识别声带闭合状态，且识别准确率高。
一种基于智能穿戴设备声乐训练辅助系统

[发明专利]一种基于多种模态的生理数据的可穿戴系统-CN202111101955.2在审
发明人： 邹永攀;王丹阳;许铎腾;伍楷舜 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多种模态的生理数据的可穿戴系统。所述系统包括可穿戴设备和智能终端，该可穿戴带设备以非侵入方式测量用户的多种模态的生理数据，包括智能脑电帽、智能耳机和智能手环，其中智能脑电帽用于采集脑电信号；智能耳机用于通过麦克风采集耳道内心跳声信号；智能手环用于采集脉搏信号；智能终端被设置为对接收的脑电信号、心跳声信号和脉搏信号进行滤波和归一化处理，并分别从对应时频图中提取特征，通过特征加权获得融合的特征向量，进而将该融合特征向量输入到预训练的深度学习模型，获得情绪障碍的检测结果。本发明具有无创、便捷舒适、低成本、实时监测等优势，并且识别准确度高。
一种基于多种生理数据穿戴系统

[发明专利]一种基于声波感知的手势输入方法和系统-CN202110098030.0在审
发明人： 邹永攀;肖治鸿;洪史聪;伍楷舜 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于声波感知的手势输入方法和系统。该方法包括：控制智能设备内置的扬声器以设定的调制方式和频率产生声波信号，用户在扬声器附近区域进行无速度要求和无区域要求地书写；利用智能设备内置的麦克风以设定采样频率采集被用户手指反射回的声波信号，获得音频信号；对所述音频信号进行处理和时频转换，获得时频图；根据用户书写书时手指相对麦克风移动产生的多普勒频移效应检测所述时频图中是否包含有效的书写动作，如判断为是，则将所述时频图输入到分类器，识别出书写内容信息，其中所述分类器是采集一位实验人员的样本数据集经预训练获得。本发明对新用户而言，操作简单、无成本，更有利于商业推广。
一种基于声波感知手势输入方法系统

[发明专利]一种基于PPG信息的智能设备交互方法-CN202010620635.7在审
发明人： 邹永攀;王丹;伍楷舜;刘金源;王云舒 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PPG信息的智能设备交互方法，包括：采集目标用户耳内的PPG信号；对采集到的PPG信号进行处理，提取包含头部动作的PPG信号的波形特征值；将提取的PPG信号波形特征值输入至深度学习模型，识别目标用户当前的头部动作类型，其中，所述深度学习模型是以该目标用户PPG信号的波形特征值为输入，以对应的头部动作类型为输出，通过训练获得。本发明能够准确识别用户头部动作，进而将动作类型与智能设备的功能结合，实现新型的交互方式并提高了用户的人机交互体验。
一种基于 ppg 信息智能设备交互方法

[发明专利]一种智能耳机及其用户识别方法-CN202010535561.7在审
发明人： 邹永攀;雷海波;伍楷舜;李铧滨;戴嘉璐;刘金源 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能耳机及其用户识别方法。该智能耳机包括耳塞部和主机体，所述耳塞部设有第一麦克风和传感器，所述主机体的壳体内设置信号放大电路、通信模块、微控制器和第二麦克风，其中，所述传感器用于检测用户是否正常佩戴耳机，所述第二麦克风实现通话，所述第一麦克风用于获取耳道内的声音信号，该声音信号经过信号放大电路放大后输出至微控制器，由微控制器经由通信模块发送至外部的智能终端提取心音信号特征，并根据所述心音信号特征验证用户身份的合法性。本发明硬件成本低、使用方便，在无需用户主动参与的情况下能够实现用户身份的连续认证，并且认证准确率高、实时性好。
一种智能耳机及其用户识别方法

[发明专利]一种基于智能声学设备的步态识别与情绪感知方法和系统-CN202010517011.2在审
发明人： 邹永攀;洪史聪;伍楷舜;刘金源;潘子健 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2020-09-11 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了提供一种基于智能声学设备的步态识别与情绪感知方法和系统。该方法包括：以扬声器作为发送信号的波源，利用麦克风采集目标步行者反射的信号，获得音频数据；对所述音频数据进行处理，获得对应的能量图谱并切分出包含步态事件的信号；对于所述包含步态事件的信号，分别提取宏观步态特征、微观步态特征和多种神经网络的嵌入表示特征；以融合所述宏观步态特征、所述微观步态特征和所述多种神经网络的嵌入表示特征的特征向量作为输入，利用经训练的分类器，获得目标步行者的情绪分类结果。本发明能够应用在智能家居环境，在不侵犯个人隐私和要求用户携带额外设备的情况下，进行情绪识别。
一种基于智能声学设备步态识别情绪感知方法系统

1
2
3
下一页»
尾页
共 44 条