公开(公告)号：CN114143737B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202111561251.3

申请日：2021-12-17

Applicant: 暨南大学

Inventor： 蔡洽凯 ,  陈世帆 ,  廖锦鸿 ,  杨宇峰 ,  刘蕊 ,  杨光华 ,  杨宗林

IPC: H04W4/33 ,  H04W64/00 ,  H04W84/12

Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi无接触感知的多人室内定位方法，该方法包括单人离线指纹数据库构建和多人在线定位匹配两个阶段。首先通过对收集到的信道状态信息进行预处理、特征提取等步骤构建单人指纹数据库，所提取的特征反映位置信息；其次，将多人室内定位场景建模为盲源分离问题，并采用RobustICA算法对混合的CSI信号进行分离；最后，对分离后的信号提取特征，利用KNN算法与指纹库进行匹配，完成对多个人的无接触感知定位。本发明通过对WiFi的信道状态信息进行特征提取、分离、匹配，实现成本低、可用性大、适用性强的多人无接触感知定位。

公开(公告)号：CN117152698A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202310989893.6

申请日：2023-08-07

Applicant: 暨南大学

Inventor： 杨宗林 ,  袁振声 ,  熊桢 ,  黄浩智 ,  杨光华

IPC: G06V20/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于全局离群点特征压制的点云数据处理方法、系统和计算机设备，本方法先获取点云数据，利用M个点云采样通道对点云数据进行卷积编码特征提取，得到M个特征输出信息；计算点云数据中每一点云与其他点云的欧氏距离，得到对应每一点云的距离信息，基于距离信息，计算点云的局部贡献估计值，经多层卷积层拟合处理，得到用于衡量点云离群信息的点云权重分数；基于点云权重分数，将M个特征输出信息融合，得到第一特征压制结果。本发明使远离中心点的特征向量趋近于0，而靠近中心点的特征向量几乎不变，实现基于全局离群点的对特定点云特征的压制，提高分类准确性，并弥补了空间感的缺失。

公开(公告)号：CN117058372A

公开(公告)日：2023-11-14

申请号：CN202310915767.6

申请日：2023-07-25

Applicant: 暨南大学

Inventor： 杨宗林 ,  詹逸 ,  林达欣 ,  黄浩智 ,  杨光华

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于多通道特征提取的点云数据处理方法、系统和计算机设备，采集3D点云数据，设定M个KNN采样通道，每一KNN采样通道对一组KNN采样通道点云子数据进行特征提取，得到M个采样结果，将M个采样结果进行特征融合，实现多通道KNN采样，扩大点云采样范围，增加多尺度信息，加快处理速度，拼接得到点云融合特征J；对点云融合特征J进行升采样处理得到长度为E的第一点云特征向量H；对第一点云特征向量H进行特征增强，通过与E×E维度的可学习参数矩阵相乘，利用权重参数进行冗余数据削弱，增加特征稀疏性，提高点云分割准确率，并得到第二点云特征向量W；最后经处理，输出对3D点云数据的基于多通道下不同采样属性的分割结果。

公开(公告)号：CN114999643A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210615376.8

申请日：2022-06-01

Applicant: 暨南大学

Inventor： 陈炳赞 ,  蔡洽凯 ,  林若轩 ,  王璐瑶 ,  王泉森 ,  郑浩龙 ,  李瑾 ,  杨光华 ,  杨宗林

IPC: G16H50/30 ,  G06K9/62 ,  G16H50/70 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi的老人智能监护方法，步骤如下：通过WiFi设备收集监测区域的CSI数据；对CSI数据进行预处理，判断属于静态环境还是动态环境；判断为静态环境时，将预处理CSI数据通过GA‑SVM进行训练，获取机器学习后的训练目标模型，并通过训练目标模型对CSI数据的“发呆、睡眠、无人”进行识别，再计算睡眠时心率、呼吸情况；判断为动态环境时，将预处理CSI数据通过GA‑SVM进行训练，获取机器学习后的训练目标模型，并通过预训练目标对预处理CSI数据对“老人摔倒”、“室内入侵”、其他情况进行识别；静态数据处理器和动态数据处理器将结果存储至存储器，并对预训练目标模型进行训练及更新。

公开(公告)号：CN114143737A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202111561251.3

申请日：2021-12-17

Applicant: 暨南大学

Inventor： 蔡洽凯 ,  陈世帆 ,  廖锦鸿 ,  杨宇峰 ,  刘蕊 ,  杨光华 ,  杨宗林

IPC: H04W4/33 ,  H04W64/00 ,  H04W84/12

Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi无接触感知的多人室内定位方法，该方法包括单人离线指纹数据库构建和多人在线定位匹配两个阶段。首先通过对收集到的信道状态信息进行预处理、特征提取等步骤构建单人指纹数据库，所提取的特征反映位置信息；其次，将多人室内定位场景建模为盲源分离问题，并采用RobustICA算法对混合的CSI信号进行分离；最后，对分离后的信号提取特征，利用KNN算法与指纹库进行匹配，完成对多个人的无接触感知定位。本发明通过对WiFi的信道状态信息进行特征提取、分离、匹配，实现成本低、可用性大、适用性强的多人无接触感知定位。