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中国科学院深圳先进技术研究院专利：人体背部穴位定位系统
中国科学院深圳先进技术研究院 专利 人体背部穴位 定位系统
2023/11/22
中国科学院深圳先进技术研究院专利：人体背部穴位定位系统
中国科学院深圳先进技术研究院专利：一种基于人体生理信息采集的运动提醒系统及方法
中国科学院深圳先进技术研究院专利：基于非均匀介质的人体通信信道建模方法和系统
利用曲率滤波-经验模式分解预处理检测并提取人体目标特征，以降低图像分解运算复杂度，同步增强边缘和纹理特征，提高特征区分性。表现在：（1）在第一层经验模态分解中，以曲率滤波曲面映射原图像的连续平滑曲面，形成包络曲面及均值面，首层分解图像纹理特征显著，以下各层凸显边缘与结构特征；（2）从低分辨率到高分辨率尺度图像匹配出相邻层强边缘区域，易于人体目标轮廓候选区域的提取；（3）以首层分解图纹理特征筛分背景...
时空特征融合深度学习网络人体行为识别方法
时空特征 融合 骨架 视角不变
2018/3/7
基于自然场景图像的人体行为识别方法中遮挡、背景干扰、光照不均匀等因素影响识别结果，利用人体三维骨架序列的行为识别方法可以克服上述缺点。首先，考虑人体行为的时空特性，提出一种时空特征融合深度学习网络人体骨架行为识别方法；其次，根据骨架几何特征建立视角不变性特征表示，CNN（Convolutional Neural Network）网络学习骨架的局部空域特征，作用于空域的LSTM（Long Short...
2016年，由北京大学信息科学技术学院软件研究所张大庆教授、软件工程国家工程中心王亚沙教授领导的北京大学普适计算研究团队在利用商业WiFi设备进行室内无接触人体行为识别方面获得重大进展。
提出复杂环境下基于特征融合的日常动作、突发异常(摔倒)行为检测方法. 利用人的姿态、姿态变化速率特征、人的位置变化特征表征人的运动状态,通过合成简单的姿态事件并结合特征来表达具有复杂时空关系的运动事件. 该方法计算复杂度小,对目标大小的变化具有较好的鲁棒性,在智能交互、服务机器人自主服务系统中具有实用价值.