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公开(公告)号：CN108417276A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810190824.8
申请日：2018-03-08
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明提出一种面向健康养老驿站的实时照护智能监测方法，能够实现对医养健对象全生命周期的照护。首先，通过部署在医养健对象周边的数字化传感器和智能感知终端来全方位感知医养健对象自身及其所处环境的当前状态，并将采集到的数据保存到云端的数据库中；然后,对于医养健对象的多维海量数据，运用时间序列预测的方法对医养健对象的行动轨迹进行预测，并运用聚类的方法构建出医养健对象的生活模式；最后，根据对医养健对象行动轨迹的匹配以及对医养健对象生活模式的比较，进行异常判断及实时预警。本发明可用于医疗、养老等领域，为医养健对象提供全生命周期的照护服务，有助于改善“数据孤岛、服务割裂”的现象。
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公开(公告)号：CN115762151B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202211411356.5
申请日：2022-11-11
Applicant: 华东师范大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种交通态势预测方法及装置。所述方法包括：获取第一交通流量，所述第一交通流量为第一时段内已测量得到的交通流量。根据所述第一交通流量和第一神经网络模型，获得交通态势的预测结果，所述第一神经网络模型是基于第二神经网络和交通数据集训练得到的，所述第一神经网络模型的输入为所述第一交通流量，所述第一神经网络模型的输出为所述交通态势的预测结果。由于本发明实施例中，对于不同地区的交通数据集，训练优化器会通过学习给定地区交通数据集中的地区特征，动态调整第二父神经网络中控制第二子神经网络输出占比的权重值，并为给定的地区生成最适合该地区的第一神经网络模型，可以达到因地制宜的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118234012A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410256800.3
申请日：2024-03-07
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了基于隧道UWB与IMU融合的多维人员定位与运动状态识别系统及方法，包括：UWB定位模块，用于多个UWB基站与人员佩戴的标签卡之间的信号传输实现测距，确定人员的位置；IMU定位模块，用于实时获取人员的加速度、角速度运动参数，通过积分运算得到人员的位移信息；数据融合处理模块，用于将UWB定位模块和IMU定位模块获取的数据进行融合处理，获得多维定位位置。本发明通过UWB定位技术及IMU传感器角度识别结合，实现每间隔300m部署双基站二维定位，优化了定位距离，从现有80米的部四个基站提高到300米布两组UWB基站，降低基站的部署成本的问题。
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公开(公告)号：CN115762151A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211411356.5
申请日：2022-11-11
Applicant: 华东师范大学
IPC: G08G1/01 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种交通态势预测方法及装置。所述方法包括：获取第一交通流量，所述第一交通流量为第一时段内已测量得到的交通流量。根据所述第一交通流量和第一神经网络模型，获得交通态势的预测结果，所述第一神经网络模型是基于第二神经网络和交通数据集训练得到的，所述第一神经网络模型的输入为所述第一交通流量，所述第一神经网络模型的输出为所述交通态势的预测结果。由于本发明实施例中，对于不同地区的交通数据集，训练优化器会通过学习给定地区交通数据集中的地区特征，动态调整第二父神经网络中控制第二子神经网络输出占比的权重值，并为给定的地区生成最适合该地区的第一神经网络模型，可以达到因地制宜的效果。
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公开(公告)号：CN115687957A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211367734.4
申请日：2022-11-03
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/10 , G01B11/02 , G01B11/06 , G01B17/02 , G01G19/62 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种垃圾桶满溢监测方法，包括：获取垃圾桶内的垃圾高度数据值和垃圾重量数据值；对数据进行预处理，得到时间序列预测模型的输入与输出；训练所述时间序列预测模型，获得垃圾数据的预测值；根据所述垃圾高度时间序列数据和垃圾重量时间序列数据，训练无监督聚类模型，将所述垃圾数据的预测值划分成不同的满溢等级。本发明实现了垃圾满溢预测和满溢等级划分，方便工作人员提前感知垃圾的满溢信息，并根据满溢等级及时做出处理，从而提高了垃圾的清理效率。
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公开(公告)号：CN115344535A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210955663.3
申请日：2022-08-10
Applicant: 华东师范大学
IPC: G06F16/16 , G06F16/172 , G06F11/14
Abstract: 本发明公开了一种基于云计算的数据整合系统，涉及数据整合技术领域，包括以下步骤：数据收集：从用户终端将需要进行整合的数据进行收集；数据分类：根据数据的不同类型对数据进行分类；所述数据的不同类型包括文件格式分类、文件时间分类和IP地址分类；数据分类上传：将经过分类的数据上传至多部服务器组中；分类计算处理：对不同服务器中的分类数据进行计算；S5、数据整和：将进行云计算的数据收集并对其进行整和；S6、数据输出：将经过整合的数据输出和备份本发明的有益效果为：通过将云计算技术运用在数据整合上，从而可以在使用的时候通过云计算的强大计算力瞬时对需要整合的数据进行处理，从而达到迅速对数据进行整合的作用。
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公开(公告)号：CN110378392A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910558266.0
申请日：2019-06-26
Applicant: 华东师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM-AE的室内老人状态监测方法，具体步骤为：1)将由多种传感装置采集的室内老人正常状态下的数据进行存储并预处理；2)构建LSTM-AE模型并使用预处理后的数据对模型进行重构训练；3)计算正常状态下的异常指数值，并利用基于径向基核函数的SVR方法构建参数平均值与异常指数值之间的映射关系；4)将实时数据送入模型，比较根据模型输出计算的异常指数值与根据映射关系计算的自适应阈值的大小关系，判断室内老人状态是否异常。本发明结合AE网络架构和LSTM神经元建立模型，提取性能监测数据的时序特征，以准确检测室内老人异常状态；提出基于SVR的异常指数自适应阈值计算方法，避免了传统固定阈值在异常状态检测准确率上的局限性。
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