本发明涉及基于多模态传感器的疲劳步态模式识别设备及识别方法，基于多模态传感器采集多模态传感数据，预处理后进行步态分割，获得步态分割后的数据样本，包括多模态传感数据及对应的数据特征；构建改进的特征融合模型，以数据样本训练至模型稳定；采集多模态传感数据，预处理后输入训练后的模型，输出疲劳步态模式识别结果；设备包括2组采集多模态传感数据的多模态传感器，同步收发装置将配合的2组多模态传感数据对应后发送，控制器获取多模态传感数据，识别疲劳步态模式。本发明实现疲劳步态模式的高精度分类，准确率较传统单模态方法提升15%‑20%；基于动态阈值分类与多维特征分析，生成用户特异性康复建议，提升行走能力与安全性。
📄 2025111601927
📂 G06F18_2415
👤 浙江工业大学
📅 2025-08-19
一种人机系统中人的状态的识别方法，含有：步骤1：传感器监测T至T+1时刻人的动作变化以及机器的输出并且汇集数据到处理器；步骤2：给分类器施加权重对人的可能处于的状态进行分类，得到概率最大的状态SK机器概率PK；步骤3：T+1时刻针对不同情况施加测试信号；步骤4：传感器监测T+1至T+2时刻人的动作变化以及机器的输出并且汇集数据到处理器。步骤5：将处理后的数据代入步骤2获得的以PK和1-PK为概率的二项分布中，计算其似然概率，得到人处于SK状态的可能性。本发明解决了在一个人的状态未知但机器的输出可知的人机系统中对人的状态识别的问题。
📄 2019108343765
📂 G06K9_00
👤 浙江工业大学
📅 2019-09-03
本发明公开了一种基于全局和局部融合特征提取的电子鼻低浓度样本检测方法，步骤为：设置气体电子鼻检测组件和检测环境，按照高浓度的等级、低浓度的等级、高浓度混合量、低浓度混合量，自由组合形成X组气体样本；对X组气体样本进行特征提取，得到第一中间数据；对第一中间数据进行优化处理，得到第二中间数据，并通过所述气体电子鼻检测组件和检测环境得到中间识别数据；获取中间识别数据中识别率最为接近的两组气体样本，作为所述低浓度气体的等效检测气体样本；基于中间识别数据和对应组气体样本中低浓度气体占比例，分别计算出X组气体样本的最终识别数据。有益效果：实验结果表明，无论是整体识别率还是我们提出的新指标，融合效果都很好。
📄 2019104143488
📂 G01N33_00
👤 西南大学
📅 2019-05-17
本申请提供了一种基于模式识别的目标跟踪方法、系统、设备及存储介质，通过所有的边缘轮廓信息确定目标在运动时的多个运动姿态，对各个运动姿态进行空间模式识别，得到各个运动姿态下的边缘形状特征；对当前图像流中帧间目标图像的跟踪光斑执行光谱卷积操作，得到当前图像流每次帧间转换时的跟踪干扰量，进而通过各个跟踪干扰量和所有的边缘轮廓信息确定目标在当前图像流中边缘轮廓的光谱卷积信息；将边缘形状特征与光谱卷积信息进行边缘耦合，得到目标的边缘耦合特征；根据边缘耦合特征确定目标的跟踪框，进而基于跟踪框对目标进行跟踪。基于上述方案可提高目标跟踪结果的可信度。
📄 2024113954346
📂 G06T7_246
👤 重庆移通学院
📅 2024-10-08
本发明公开了一种三维空间手写字符维数约简方法。现有三维字符降维方法计算量大或可视性差。本发明如下：一、定义初始三维坐标系。二、获取运动指尖的空间坐标并生成离散点集。三、用OBB包围盒算法针对步骤二所得离散点集建立有向长方体。四、确定自适应投影面。五、建立投影二维坐标系。六、将离散点集投影到自适应投影面上。七、旋转校正。八、依次连接输出点集内的n个输出点，得到输出轨迹。之后将所得输出轨迹以图片的形式输出。本发明能够精确地对三维手写字符进行降维，保证降维后能够得到固定方向的2D图像，从而实现更好的可视化效果，极大程度地提高了三维空间手写字符的识别率。
📄 2018106764892
📂 G06T3_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-06-27
本发明涉及一种网页识别方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括获取已识别的风险等级大于预设等级的网页，提取网页对应的网站域名；根据网站域名获取网站对应的网络地址；查找与网络地址关联的域名，当查找到与网络地址关联的域名时，则将关联的域名作为待识别域名；获取待识别域名对应的网站中的网页数据；根据所获取的网页数据得到与待识别域名对应的风险等级大于预设等级的网页。上述网页识别方法、装置、计算机设备及存储介质，可以通过一个风险等级大于预设等级的网页查询到相关联的多个风险等级大于预设等级的网页，查询效率高。
📄 2017112972667
📂 H04L29_06
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2017-12-08
本发明公开了一种基于GMM和HMM的步相检测方法，涉及行人导航领域，包括基于高斯混合模型的粗划分以及基于隐马尔可夫模型的进一步概率估计。本发明根据本方法的应用需求，将一个步态周期划分为支撑相与摆动相两相，根据支撑相与摆动相摆动幅度差别大的特点，假设支撑相与摆动相分属于两个不同的高斯分布，采用高斯混合模型聚类方法将支撑相与摆动相划分到两个簇类。通过分析高斯混合模型粗划分结果的阈值情况，将行走过程分割为一系列连续的步态时间段，并将每一个步态时间段定义为一个观测值，从而得到一组观测序列。本发明不仅提高了现有步态检测方法的可靠性和鲁棒性，也使得应用方法的选取更加简单、方便和灵活。
📄 2021111616568
📂 G06K9_00
👤 燕山大学
📅 2021-09-30
本发明公开了一种基于Wavenet的φ-OTDR模式识别系统及方法，包括：依次连接的激光器、光衰减器、声光调制器、掺铒光纤放大器和滤波器，所述滤波器的输出端连接环形器，环形器和拉曼放大器的输出端分别连接波分复用器，所述波分复用器的输出端经过PZT与传感光纤连接。本发明有益效果：本发明在φ-OTDR系统模式识别中，直接对采集到的原始信号进行特征提取和识别，避免了传统方法需人工提取特征的过程，能够更有效率地充分获取振动信息。
📄 2020109545536
📂 G01H9_00
👤 电子科技大学中山学院
📅 2020-09-11
本发明公开一种基于概率估计的智慧枕头睡姿识别方法，所述的智慧枕头包括底板，底板的上部设置称重传感器，称重传感器的上部设置气囊，气囊的上部设置海绵，气囊通过Y型气管连接进气阀和气压传感器，进气阀通过气管连接充气泵，称重传感器、气压传感器、进气阀和充气泵连接控制电路，控制电路设置睡姿识别方法，包括步骤：设置平躺重量参数和侧躺重量参数P1，W1，W2，P2，W3，W4；气囊气压P＝P1时，基于测量重量wi和Δwi，采用贝叶斯公式估计正躺概率pi和侧躺概率pi～，当pi＜pi～并且|pi～‑pi|＞K，判断睡姿为侧躺；同样方法计算气囊测量气压P＝P2时，正躺概率pj和侧躺概率pj～，当pj＞pj～并且|pj‑pj～|＞K，判断睡姿为正躺。
📄 2021111895405
📂 G06N7_01
👤 浙江理工大学
📅 2021-09-29
本发明涉及设备情感识别领域，特别涉及一种情感识别方法，方法包括：基于目标域的文本数据，构建与待识别句子相关联的领域子图，用以构建待识别句子相应的外部知识增强句子以及融入外部知识的图特征信息，对待识别句子以及外部知识增强句子进行特征信息提取，获得方面特征信息以及情感特征信息，结合图特征信息、方面特征信息以及情感特征信息，实现待识别句子的方面级情感分类，提高了待识别句子的情感识别准确性。
📄 2024100128831
📂 G06F16_35
👤 华南师范大学
📅 2024-01-02
本发明公开了一种基于模式识别和最优分配的启发式多叉线修补方法，该方法包括：对裂缝图像进行语义提取，提取裂缝图像中的裂缝，得到主干裂缝二值图像及分叉线裂缝二值图像；对主干裂缝二值图像、分叉线裂缝二值图像进行连通域分析，分别针对主干裂缝二值图像中各连通域以及分叉线裂缝二值图像中各连通域执行裂缝子图切割操作、亲和度度量；计算待分析裂缝子图与待连接裂缝子图的连接亲和度，将连接亲和度大于设定阈值的两个裂缝子图在裂缝图像中距离最近的裂缝端点连接。本发明提高了裂缝连接的准确率。
📄 2020109400749
📂 G06K9_00
👤 郑州航空工业管理学院
📅 2020-09-09
本发明涉及一种基于模式检测的动作触发系统，包括：面积提取设备，位于手机内，用于基于电动车成像特征识别即时校正图像中的各个电动车对象分别所在的各个电动车区域，并将其中面积最大的电动车区域作为目标区域输出；参数识别设备，用于在目标区域对应的电动车对象在即时校正图像中的景深小于等于预设景深阈值时，发出碰撞预警信号；后置摄像头，用于在接收到第一驱动指令时，启动对车前景象的摄像操作，以获得并输出相应的车前景象图像。本发明的基于模式检测的动作触发系统设计合理，应用广泛。由于对车前电动车对象进行针对性检测，以在最近的电动车对象逼近时执行相应的信号预警操作，从而尽可能减少交通事故发生的概率。
📄 2019102966654
📂 H04M1_725
👤 安徽省徽腾智能交通科技有限公司泗县分公司
📅 2019-04-14
柿子坊 · 知识产权运营
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