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基于实例空间关联的人物交互检测方法: 本发明公开了基于实例空间关联的人物交互检测方法，包括：数据收集；构建实例内与实例间人物交互检测网络模型，包括特征提取部分、Transformer结构部分，所述Transformer结构部分：包括编码器、实例解码器、交互解...; 杨观赐卢明朗唐耀罗可欣陈小文蓝善根王阳何玲胡耀

基于时空双流网络的动作识别方法: 本发明的一种基于时空双流网络的动作识别方法，包括如下步骤：确定动作类别；视频数据D<Sub>v</Sub>采集；基于关键帧处理视频数据并构建动作类别数据集；构建时空双流网络N<Sub>st</Sub>，空间特征提取模块M...; 杨观赐何宗霖张昌福邓炬锋张良王阳李杨罗可欣何玲刘丹蓝善根胡丙齐

一种基于神经网络模型的可预见性行为识别方法: 本发明公开了一种基于神经网络模型的可预见性行为识别方法，包括：收集可预见性行为数据集；行为识别模型构建，基于神经网络模型VideoMAE进行改进，包括编码器、解码器、掩码策略，其中所述编码器包括输入数据预处理、改进的特征...; 杨观赐王猛唐耀李克松罗可欣何玲刘丹胡耀

基于自注意力机制的心律失常分类方法: 本发明的一种基于自注意力机制的心律失常分类方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：采集心电信号并对数据进行预处理：对心电信号数据进行小波变换预处理，去除心电信号的基线漂移以及噪声；生成心电信号训练数据集；构建多头自注意力机...; 杨观赐王越何玲刘丹蓝善根李杨杨思远张睿泽罗可欣

人体异常坐姿识别方法研究进展被引量：2: 2023年; 日常生活中,久坐往往会出现异常坐姿,频繁的异常坐姿导致人们患上骨骼肌肉疾病的现象愈发普遍,及时识别异常坐姿并进行提醒对人们的健康具有重要意义。文章综述了人体异常坐姿识别方法研究进展。从数据采集角度出发,将识别方法分为基于接触式传感器的人体异常坐姿识别方法,基于射频信号的人体异常坐姿识别方法,基于机器视觉的人体异常坐姿识别方法,并对这3类方法进行综述,分析各方法的特点。其中,采用接触式传感器的方法,分别从可穿戴设备和压力传感器两个角度阐述;而基于机器视觉的方法,分别从所使用的前景图像和人体骨骼关键点两个方面进行综述。最后,总结并分析了代表性人体异常坐姿数据集,统计并分析了代表性人体异常坐姿识别算法的性能表现,总结并展望了人体异常坐姿识别方法的发展趋势。; 杨观赐李林翰罗可欣罗可欣赵天逸何玲卢明朗; 关键词：特征提取

基于时空双流网络的阿尔兹海默症先兆动作识别方法: 2023年; 阿尔兹海默症发病早期症状不明显,被确诊时往往已步入中晚期。为了通过日常活动的视频监控提早识别阿尔兹海默症,提出了基于时空双流网络的阿尔兹海默症先兆动作识别方法(premonitory behavioral identification of Alzheimer’s disease base on spatiotemporal two-stream networks,STADP)。首先,从阿尔兹海默症对人体机能的负面影响角度出发,基于医学研究成果定义了日常活动中的阿尔兹海默症先兆动作,构建了阿尔兹海默症先兆动作数据集(Alzheimer’s disease premonitory action dataset,ADP),给出了基于关键帧的视频数据处理算法;其次,将基于三维卷积模型的空间特征提取模块与基于Transformer模型的时间特征提取模块结构相融合,设计了时空双流网络以捕捉阿尔兹海默先兆动作的特征,从而形成了STADP算法;最后,对不同特征融合权重的模型性能进行比较,获得了STADP的最优工作参数。与2种模型的对比实验结果表明:STADP的平均识别准确率、精确度、召回率以及F1值均优于比较算法,分别为83.21%、84.61%、83.14%和82.14%。本研究将为日常活动数据驱动的阿尔兹海默症先兆动作智能感知提供方法与实现手段。; 何宗霖杨观赐罗可欣; 关键词：阿尔兹海默症

知识图谱技术综述:构建、推理及典型应用: 2025年; 知识图谱是一种通过图形结构表示知识的技术,起源于语义网,旨在以可计算、可共享的方式组织和管理信息。本文综述了知识图谱领域的相关研究。首先,介绍了知识图谱的基本构成;其次,详细阐述了其构建过程;再次,讨论了多种知识图谱推理方法;接着,分析了知识图谱在搜索引擎优化、智能问答系统、具身智能系统等典型应用领域,特别指出其在提升具身智能系统的环境理解能力和决策制定中的关键作用;最后,讨论了知识图谱技术面临的挑战,并展望了其未来的发展方向。; 杨观赐许彪罗可欣蓝善根何玲何玲; 关键词：知识图谱信息抽取知识推理

动作捕捉数据驱动的神经退行性疾病运动评估研究进展: 2025年; 神经退行性疾病(NDDs)是一组异质性神经系统疾病,可引起中枢神经系统或外周神经系统中神经元的进行性损失,继而造成肢体运动能力的下降。动作捕捉作为一种高精度、高分辨率采集人体运动数据的技术,其驱动的NDDs运动评估可以有效提取运动特征,进而评估患者运动能力或疾病严重程度。本文围绕动作捕捉数据驱动的NDDs运动评估最新研究进展,在扼要介绍NDDs运动评估数据集的基础上,根据特征提取和处理的方式将评估方法分为三类:基于统计分析的NDDs运动评估方法、基于机器学习的NDDs运动评估方法和基于深度学习的NDDs运动评估方法。然后,从数据构成、数据预处理、评估方法、评估目的与评估效果方面对比分析了三类方法的技术要点和特点。最后,讨论并展望了NDDs运动评估的发展趋势。; 吴均浪郭威罗可欣何玲杨观赐; 关键词：神经退行性疾病

一种基于关键点检测的康复训练动作评估方法: 本发明公开了一种基于关键点检测的康复训练动作评估方法，该方法包括：动作分类、动作切分与动作评估；1）获取动作评估所需的动作标签；2）初始化该视频的检测框坐标集合与人体骨骼关键点信息集合；3）采用目标检测算法与关键点检测算...; 杨观赐张睿泽罗可欣李杨何玲蓝善根王阳

基于深度学习的坐姿识别方法及系统: 本发明的一种基于深度学习的坐姿识别方法及系统，其特征在于：该方法包括如下步骤：S1、采集视频数据，构建包含人体骨骼关键点时空序列数据和局部骨骼夹角时空序列数据的多维度特征的人体异常坐姿训练数据集；S2、将基于图卷积神经网...; 杨观赐李林翰李杨朱东莹何玲张良罗可欣蓝善根杨静胡丙齐

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罗可欣