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公开(公告)号：CN118410455A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410455838.3
申请日：2024-04-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/25 , G01C21/16 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06N3/08 , G06F17/10 , G06F18/22 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提出了一种阵列式冗余IMU信息融合的方法和装置，旨在提升导航和分类任务的数据精度与可靠性。该方法核心在于高效的数据处理技术，首先通过数据预处理阶段对各IMU输出数据进行筛选和精准校正，包括数据清洗及安装误差的标定，以优化输入数据质量。随后，采用结合卷积神经网络(CNN)与“软加权”注意力机制的信息融合方法，对IMU阵列数据进行智能融合。此技术通过动态加权方式，实现从多个IMU数据中提取并合成单一虚拟IMU信息的高效过程。相较于传统方法，本发明在处理复杂环境下的IMU阵列数据方面展现出更高的准确性和鲁棒性，为导航和分类任务的精准实施提供了有效的技术支持。
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公开(公告)号：CN113723240B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110952933.0
申请日：2021-08-19
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V40/13 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于Boosting和样本差异的通用指纹定位方法及系统，在离线阶段，进行定位模型训练和定位场景下指纹库数据采集，定位模型训练包括在不限场景的多个已知点分别进行多次RSS信息采集，对所有样本进行配对，得到正样本对和负样本对；计算出相对特征来代表每个样本对中两个样本之间的差异；将提取的相对特征作为分类器的输入，采用Boosting方式对分类器进行训练，得到二分类模型；在定位阶段，当某一时刻需定位时，通过扫描得到一组无线数据的观测列表，然后利用AP筛选相应指纹信息，根据筛选结果和观测列表计算相对特征，将所得特征向量输入到离线阶段已经训练好的定位模型中；定位模型输出每个特征向量的相应概率，最后概率最高的点为最终定位结果。
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公开(公告)号：CN115474269A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211026450.9
申请日：2022-08-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种可见光阵列基站与普通基站混合定位装置、系统及方法，装置包括在定位单元中布置有若干阵列LED灯和若干普通LED灯，每个阵列LED灯构成一个阵列基站，每个普通LED灯构成一个普通基站，阵列LED灯在定位单元边缘对角布设，普通LED灯在阵列LED灯未覆盖的区域等间距布设。定位过程中训练并建立阵列单基站定位网络模型；首次定位时，进行在线定位判断，若在定位单元内的LOS基站数量满足要求则采用交会定位；否则抽取LOS基站中阵列基站观测的RSS向量，输入阵列单基站定位网络模型，得到首次定位解；位置更新时，使用基于运动模型和粒子滤波的紧耦合更新位置。本发明通过混合定位模式，防止LOS基站数目不足，同时保证定位解的精度、稳定性和平滑程度。
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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：CN113092455B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110291244.X
申请日：2021-03-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N21/78
Abstract: 本发明公开了一种计数型传感阵列指示标签及其制备方法与应用，计数型传感阵列标签在普通的比色型新鲜度指示标签或比色型阵列新鲜度指示标签的基础上，筛选出两种及以上对单一腐败特征气体响应的化学指示剂，这些化学指示剂具有相同的颜色变化范围，但对腐败特征气体的响应灵敏度却不相同。通过将这些化学指示剂按照不同的比例混合，得到的混合指示剂变色即将结束时可以找到颜色相同的时刻，而不同时刻对应的腐败特征气体浓度却不相同。将经过筛选后的不同配比的化学指示剂按一定顺序转移固定到基材上，制成传感阵列标签，不同的腐败特征气体浓度下，就会存在不同个数的阵列点达到相同颜色，通过统计其个数，即可推断食品新鲜度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115580925A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211140468.1
申请日：2022-09-20
Applicant: 武汉大学
Abstract: 室内房间级定位在智慧医疗、智慧商超等建设中有着突出作用。但是，传统采用指纹方案在指纹库构建时存在问题，单一使用测距方案又面临定位结果不可靠问题。本发明公开了一种多源融合的房间级定位方法、装置及系统。房间内部署指纹设备实现指纹的自动采集；定位过程中结合蓝牙测距、蓝牙指纹、IR、用户运动状态、建筑物结构信息实现位置追踪、更新；同时使用位置置信度高的用户数据更新指纹定位数据库。与传统方案相比，既实现了多源信息的有机融合，又极大程度节省人力物力开销。
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公开(公告)号：CN113899368A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111081675.X
申请日：2021-09-15
Applicant: 武汉大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 行人航位推算(PDR)面临的一个突出难题就是行人航向估计，其中用于计算航向的陀螺仪、磁力计数据往往不是带有较大的干扰噪声，就是受环境影响严重，另外由于终端与行人间存在一个安装角，使得估计的行人航向存在偏差。因此，本发明提供了一种基于室内指纹点拓扑关系的行人航向校正方法，通过综合使用历史无线信号定位信息、指纹点拓扑关系以及计算的概略航向对行人航向进行判断，使用匹配指纹点连线方位角校正计算的概略航向，利用纠正的航向进行PDR位置推估，以减轻航向偏差对位置推估的影响。
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公开(公告)号：CN113727273A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110952934.5
申请日：2021-08-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于无线众包数据的人员室内语义轨迹重建方法，本发明方法的实现无需额外设备安装、无需额外实地量测工作、无需地图。首先通过众包数据建立POI与无线信号信息的关系数据库和无线指纹数据库，主要包括三个工作：通过模糊搜索从原始观测数据中提取有价值的无线信号信息，通过DBSCAN聚类算法对观测的无线信号和POI进行逐一配对，完成相对语义图构建。其次，在语义定位过程中，利用神经网络选择最相似的指纹点；采用一些新的相对特征和二分类方法来取代传统的特征和方法，极大地提高了分类模型的迁移能力，模型输出概率可以用来描述每个匹配结果的置信度。最后，利用语义地图对一些误匹配的结果进行修正，最终输出该场景中行人的语义轨迹。
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公开(公告)号：CN113092455A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110291244.X
申请日：2021-03-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N21/78
Abstract: 本发明公开了一种计数型传感阵列指示标签及其制备方法与应用，计数型传感阵列标签在普通的比色型新鲜度指示标签或比色型阵列新鲜度指示标签的基础上，筛选出两种及以上对单一腐败特征气体响应的化学指示剂，这些化学指示剂具有相同的颜色变化范围，但对腐败特征气体的响应灵敏度却不相同。通过将这些化学指示剂按照不同的比例混合，得到的混合指示剂变色即将结束时可以找到颜色相同的时刻，而不同时刻对应的腐败特征气体浓度却不相同。将经过筛选后的不同配比的化学指示剂按一定顺序转移固定到基材上，制成传感阵列标签，不同的腐败特征气体浓度下，就会存在不同个数的阵列点达到相同颜色，通过统计其个数，即可推断食品新鲜度。
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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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