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公开(公告)号:CN114996594A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210534169.X
申请日:2022-05-17
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/9537 , G16H50/80 , H04W4/029
Abstract: 本发明属于信息排查追踪技术领域,公开了一种疫情确诊人员时空伴随者排查系统及方法。系统包括云端系统和普通用户持有的第一用户终端,第一用户终端基于预设监测条件进行数据采集,得到由多源数据组成的空间位置信息,按照预设时间间隔向云端系统发送排查请求信息;云端系统将排查请求信息与确诊汇总信息进行粗匹配,基于粗匹配结果向待进行重点筛查的第一用户终端发送数据上传指令信息;接收到数据上传指令信息的第一用户终端将空间位置信息上传至云端系统;云端系统进行重点筛查,基于重点筛查结果向第一用户终端发送防疫信息,并对系统数据进行更新。本发明能够在保护用户隐私的同时实现高效的疫情确诊人员时空伴随者排查。
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公开(公告)号:CN105043380A
公开(公告)日:2015-11-11
申请号:CN201510369139.8
申请日:2015-06-29
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: G01C21/00 , G01C21/08 , G01C21/206
Abstract: 本发明公开了一种基于微机电传感器、WiFi定位、磁场匹配的室内导航方法,针对消费电子产品的室内定位方法,充分利用了消费类电子产品中内置的MEMS传感器和公共场合中的WiFi信号,不需格外的人工外业工作量,即可得到比传统室内导航方法更可靠稳定的导航结果。在导航环境恶劣(如WiFi信号弱、WiFi热点分布差、室内磁场梯度不明显)的情况下,本发明通过MEMS传感器和WiFi信号的相互配合,可有效降低定位误匹配率。
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公开(公告)号:CN118427590A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410455836.4
申请日:2024-04-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/088 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了基于BERT模型和轻量级IMU自监督训练的特征提取方法及其应用,旨在提供一种综合深度学习理论和实际应用需求的高效IMU数据处理方法。此技术不仅专注于IMU信号的降噪,而且适用于场景感知和模式识别等多种应用领域。通过对IMU数据进行精确的预处理和增强,包括数据标准化和引入随机噪声,显著提高了模型处理复杂环境数据的能力,并增加了训练数据的多样性。采用特定的IMU数据掩码模块与自监督学习方法相结合,本发明有效地提高了IMU信号特征的识别和学习效率。本发明结合了BERT模型与IMU数据,而且通过其轻量化方案和自监督学习方法,在提取IMU信号特征及执行场景感知和模式识别等任务时表现出显著优势,适合于嵌入式或计算性能有限的移动设备。
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公开(公告)号:CN116027267A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202211710883.6
申请日:2022-12-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01S5/16
Abstract: 本发明提出了一种基于双LED基站的可见光定位系统及方法。本发明设置每个可见光定位基站的基础灯的频率、定位灯的频率;通过带通滤波器过滤分离得到每个可见光定位基站发射的可见光信号;通过下变频器进行信号频率统一得到每个可见光定位基站的基础灯、定位灯的频率统一后的可见光信号;结合希尔伯特变换处理得到每个可见光定位基站的定位灯和基础灯同向信号、正交信号;通过信号相位计算得到定位终端与每个可见光定位基站的定位灯、基础灯之间的距离;通过加权最小二乘方法进行位置解算得到定位终端的空间三维位置坐标。本发明消除了设备异质、时间差异、环境差异对测距模型的影响,在定位终端的入射角范围内的任意倾角均可实现距离的准确估计。
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