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燕山大学宋旭获国家专利权

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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于多模态数据的正骨手法动作识别方法和系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120105215B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510584915.X,技术领域涉及:G06F18/2411;该发明授权基于多模态数据的正骨手法动作识别方法和系统是由宋旭;文桂林;吴海霜;余衍;谭朝;刘杰;吴洪磊;姜德政设计研发完成,并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

基于多模态数据的正骨手法动作识别方法和系统在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于多模态数据的正骨手法动作识别方法和系统,涉及机器学习领域。识别方法包括:S1、数据预处理;S2、数据融合;S3、活动段划分;S4、多模态区间特征提取;S5、区间支持向量机建模与优化。系统包括数据库、数据预处理模块、数据融合模块、活动段划分模块、区间特征提取模块和区间支持向量机模块。本发明通过多模态数据进行多维度判断,并利用自适应状态检测转换算法自动进行阈值提取,提高动作识别准确率;通过提取区间特征保留信号的不确定性和波动信息,提高模型对数据的感知力,采用区间支持向量机模型,通过参考整个区间提高鲁棒性减少过拟合。

本发明授权基于多模态数据的正骨手法动作识别方法和系统在权利要求书中公布了:1.一种基于多模态数据的正骨手法动作识别方法,其特征在于:其包括以下步骤: S1:数据预处理:针对获取到的正骨手法动作多模态数据进行数据降噪和数据归一化操作; S2:数据融合:针对归一化后的不同模态的数据,先将数据的时间戳单位对齐,进而利用线性插值和最近邻匹配算法对多模态数据进行融合,得到归一化数据融合多模态数据; S3:活动段划分:针对归一化数据融合多模态数据,利用自适应状态检测转换算法进行活动段划分; S31:得到特征量:根据C个通道的双臂肌电信号得到t时刻的双臂肌电信号的特征量,特征量包括滑动窗口内t时刻的C个通道的双臂肌电信号的均方根、局部最大最小能量差和过零率; S32:得到自适应阈值:自适应阈值包括状态阈值中的高状态阈值、低状态阈值、能量阈值和过零率阈值; S33:得到活动段的时间区间:根据双臂肌电信号的特征量和自适应阈值,对活动段的时间区间进行划分; S34:设置标签:根据活动段的时间区间为归一化数据融合多模态数据设置标签;具体为:基于活动段的有效时间区间,对归一化数据融合多模态数据进行状态划分,划分成活动段和静止段;在活动段中,根据具体的正骨手法动作标注相应的动作类别标签,针对静止段的数据标注静止标签;最终,归一化数据融合多模态数据的每个时间点都被分配一个动作类别标签,动作类别标签包括正骨手法动作数据集中所有动作的名称标签和静止标签; S4:多模态区间特征提取:针对归一化数据融合多模态数据,利用滑动窗口机制,对多模态区间特征信号确定动作类别并提取多模态区间特征向量;具体为:针对第p个窗口的双臂肌电信号和六维力信号,多模态区间特征信号为,动作类别表示为,其中,是静止标签,是某个动作类别标签,是该窗口内静止标签的个数,是该窗口内第q个动作类别标签个数,一个多模态区间特征信号和动作类别组成一个具有标签的样本,对多模态区间特征信号提取特征; S5:区间支持向量机建模与优化:训练区间支持向量机模型,优化区间支持向量机的超参数,并进行评估,包括构建数据集:使用正骨手法动作数据集建立动作类别数据集,并采用五折交叉验证的方法对动作类别数据集进行划分,划分成训练数据集和验证数据集; 执行步骤S5的区间支持向量机建模与优化后,还包括进行正骨手法动作类别识别的步骤,输入新的正骨手法动作数据到区间支持向量机模型进行动作识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人燕山大学,其通讯地址为:066004 河北省秦皇岛市河北大街西段438号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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