基于非侵入式虚拟传感方法的下肢关节运动学检测

提出了一种基于非侵入式虚拟传感检测方式分析下肢关节运动学的方法。利用可穿戴式传感系统的检测信号,采用双物理传感器差分算法与双虚拟传感器差分算法相结合的方式,计算下肢关节处虚拟植入的传感器运动状态,在膝关节解剖学坐标系内,实现对膝关节的运动学分析。为了初步验证本方法的正确性与可用性,采用三轴加速度计和地磁力计等开发了一套可穿戴式传感系统,并通过五位受验者进行了实验验证。实验结果表明:本文方法可实现应用穿戴式传感系统进行非侵入式下肢关节运动学检测与分析,进一步改进和提高其测量精度后,可应用于步态分析。

基于突变点检测的智能空间行为识别方法

基于非嵌入式传感器数据的行为识别对家居设备控制、异常行为监测非常重要,是智能空间环境下行为识别的研究热点,不仅利于隐私保护而且能长期积累数据满足个体行为偏好。针对传感器数据序列中行为边界标识,并依次改善在线行为识别效果的问题,基于行为突变点检测思想识别连续行为的相似度程度,使用KL散度实现突变点检测,针对突变点检测阈值的选择问题,使用遗传算法对其进行自动设置。使用RF、QSVM、加权K近邻(Weighted KNN,wKNN)、DT算法实验验证突变点时域特征能够有效提高在线行为识别能力,证明了本文方法的有效性。

基于循环卷积神经网络的城市住宅污水管道防堵塞监测系统技术研究及应用

随着新时代现代化智慧城市的建设发展,基于物联网技术、大数据技术、BIM技术的城市住宅污水管道防堵塞监测技术正向着数字化、自动化、智能化的方向发展。文章针对基于循环卷积神经网络的城市住宅污水管道防堵塞监测技术进行了研究,并设计了可实际应用于城市住宅污水管道防堵塞监测系统的工程设备。