时间：2024年10月12日（周六）上午10:00

所在：校本部东区翔英楼T516聚会室

讲座：基于人体活动识别激光雷达和CSI-WI-FI手艺多模态深度融合学习的医疗和养老情形中的事故检测和预防

演讲者：朴直天(Simon James Fong)博士

演讲者简介：

朴直天博士现任澳门大学科技学院盘算机与信息科学系副教授，，，拥有澳大利亚拉筹伯大学盘算机科学博士学位。。。深耕机械学习领域二十余年，，，方博士是国际着名的人工智能专家，，，国家中组部千人妄想专家，，，并担当ACM会员、IEEE ComSoc e-Health SIG主席及纽约研究院院士。。。自2020年起，，，方博士还担当清华大学高级会见教授。。。其向导的实验室恒久从事基于深度学习的智能肿瘤剖析，，，专注于癌症定量分级与转移剖析。。。方博士主持并肩负了多个国家级及省市级重大课题项目，，，累计获得资助凌驾两万万元。。。迄今为止，，，他在SCI期刊和国际聚会上揭晓学术论文500余篇，，，论文被引用凌驾13936次，，，i10-index凌驾251分。。。

讲座摘要：

随着激光雷达（LiDAR）和CSI（通道状态信息）Wi-Fi等传感器手艺的快速生长，，，医疗和养老情形中的事故检测和预防变得愈加主要。。。本文提出了一种基于人体活动识别的激光雷达和CSI-Wi-Fi手艺的多模态深度融合学习要领，，，以提高实时监测的精度和可靠性，，，特殊是在晚年人和病患等易受危险人群的情形中。。。激光雷达能够提供详细的三维空间信息，，，准确检测异常运动和摔倒等行为，，，而CSI-Wi-Fi则通过信号强度和相位转变捕获人体运动，，，甚至可以穿透墙壁监测人的位置和行动。。。通过连系这两种传感手艺，，，本文要领充分使用了两者的优势，，，提高了事故检测的准确性，，，并镌汰了误报率。。。系统的焦点是一个深度学习架构，，，连系卷积神经网络（CNN）处置惩罚激光雷达数据的空间特征，，，和递归神经网络（RNN）剖析Wi-Fi信号的时间特征。。。通过多模态数据融合，，，该模子能够准确检测摔倒、碰撞等事故，，，并具备实时响应能力。。。实验效果批注，，，所提出的多模态融合系统在检测准确率和实时性上显著优于简单模态要领，，，适用于医疗和养老情形中的事故检测。。。该研究为智能监控系统的生长做出了主要孝顺，，，具有普遍的应用远景，，，尤其是在智能家居和助老情形中，，，有助于提高晚年人和病患的清静性和生涯质量。。。

约请人：通讯与信息工程学院 王瑞教授

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