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公开(公告)号：CN113539274A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110662661.0
申请日：2021-06-15
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 王奕 , 王坚 , 常才 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 本发明是关于一种语音处理方法及装置，其中，方法包括：接收用户输入的语音信息；对所述语音信息进行声纹识别，并根据识别结果确定所述用户的年龄；判断所述用户的年龄所属的目标年龄范围；确定与所述目标年龄范围对应的目标语音处理模型；使用所述目标语音处理模型对所述语音信息进行处理。通过该技术方案，根据用户输入的语音信息确定用户的年龄，进而根据用户的年龄确定对应的目标语音处理模块，从而使用目标语音处理模型对语音信息进行处理，这样，针对不同的年龄段设置不同的语音处理模型，对每个年龄段的语音信息进行有针对性的处理，可以使得处理效果更好，提高语音处理的准确性，提升用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN113270189A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110546178.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 王奕 , 张志远 , 翟洁 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 本发明提出了一种基于强化学习的肿瘤治疗辅助决策方法，所述方法构建并训练患者状态转移模型与治疗决策模型，所述患者状态转移模型通过循环神经网络对肿瘤患者的状态变化进行建模，利用实际诊疗中获取到的诊疗方案与检查指标作为数据来源，模拟肿瘤患者在某种诊疗方案下的状态变化；所述治疗决策模型通过强化学习对治疗肿瘤患者的过程进行建模，利用患者状态转移模型作为数据来源，构建深层Q网络(DQN)作为策略网络，以RECIST实体瘤疗效评价标准与TNM肿瘤影像学分期标准为基础构造激励函数，进行迭代训练。本发明可在一定程度上减轻肿瘤专科医生的工作量，模型所预测的治疗手段可作为决策参考而减少医生的决策失误，辅助医生指定可行的治疗方案。
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公开(公告)号：CN117152842A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311130083.1
申请日：2023-09-01
IPC: G06V40/20 , G01N21/84 , G01J5/48 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及室内控烟环境在线监测技术领域，具体提供一种多类型图像驱动的吸烟行为识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取目标场所内的可见光图像和红外图像；获取预先构建的吸烟行为识别模型，所述吸烟行为识别模型是通过利用多个具有吸烟行为标签的训练样本数据进行机器学习训练得到的，各个所述训练样本数据包括同一时刻的可见光图像样本数据和红外图像样本数据；利用所述吸烟行为识别模型对所述可见光图像和所述红外图像进行识别处理，得到识别结果，所述识别结果用于表示所述目标场所中是否存在吸烟行为。本发明的方法，实现了吸烟行为的自动识别，不仅节省了大量的人力成本和时间成本，还提高了吸烟行为的识别效率和识别准确率。
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公开(公告)号：CN117095221A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311076841.6
申请日：2023-08-24
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25 , G01J5/48 , G01N33/00
Abstract: 本发明涉及室内控烟环境在线监测技术领域，具体提供一种基于红外图像和污染物的吸烟行为识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取目标场所内的红外图像和污染物监测数据，所述污染物监测数据包括一种或多种空气污染物对应的监测数据；获取预先构建的吸烟行为识别模型，所述吸烟行为识别模型是通过利用多个具有吸烟行为标签的训练样本数据进行机器学习训练得到的，各个所述训练样本数据包括一一对应的红外图像样本数据和污染物样本数据；利用所述吸烟行为识别模型对所述红外图像和所述污染物监测数据进行识别处理，得到识别结果，所述识别结果用于表示所述目标场所中是否存在吸烟行为。本发明的方法提高了吸烟行为的识别效率和识别准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113313164A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110585365.5
申请日：2021-05-27
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 王奕 , 张敬谊 , 丁偕 , 张伯强 , 崔浩阳 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 戴梅 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 本发明涉及一种基于超像素分割与图卷积的数字病理图像分类方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：使用简单线性迭代聚类算法SLIC对数字病理图像进行超像素分割，获得超像素的分割区域；S2：将每个超像素区域作为图结构中的节点，以超像素区域是否共边作为节点之间分配边的依据，构建基于数字病理图像的图结构；S3：将构建的所述图结构的数据按照预设的比例随机分为训练集、验证集和测试集，通过训练、验证和测试图卷积神经网络，获得最佳的预测模型；S4：基于所述预测模型，对所述数字病理图像进行分类。本发明利用图卷积神经网络实现对数字病理图像的分类预测，提高了病理图像分类的准确率。
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公开(公告)号：CN117290755A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311238641.6
申请日：2023-09-22
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F18/24 , G01N33/00 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06V20/52 , G06V40/20 , G16C20/70 , G16C20/20
Abstract: 本发明提供一种基于红外图像和电子鼻的吸烟行为识别方法、装置和设备，该吸烟行为识别方法包括：获取目标场所内的红外图像以及电子鼻气味数据；获取预先构建的吸烟行为识别模型，吸烟行为识别模型是通过利用多个红外图像样本数据和气味样本数据进行机器学习训练得到的；利用吸烟行为识别模型对红外图像和电子鼻气味数据进行识别处理，得到识别结果，识别结果用于表示目标场所中是否存在吸烟行为。通过上述方式，本申请能够提高吸烟行为识别的精度和效率。
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公开(公告)号：CN113823060A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202110693691.8
申请日：2021-06-22
Applicant: 复旦大学附属肿瘤医院
Inventor： 戴梅 , 国策 , 王奕 , 黄宗浩 , 李渊 , 张晖 , 朱敏俊 , 厉励 , 张逸鲁 , 高宇 , 黄麒玮 , 蔡云飞 , 曹斌 , 石强 , 王正源 , 王骏杰 , 于镆铘 , 崔敏杰
Abstract: 本发明提供了一种人员危险行为智能预警系统，包括：数据采集子系统、数据传输子系统、数据分析子系统和数据展示子系统；所述数据采集子系统采集特定区域范围的图像信息，根据所述图像信息检测得到人员危险行为信息，将所述人员危险行为信息传输给所述数据传输子系统；所述数据传输子系统对接收的数据进行安全检测，在安全检测无误后进行转发；所述数据分析子系统接收所述数据传输子系统转发的所述人员危险行为信息，并对所述信息进行分析，将分析结果发送给数据传输子系统；所述数据展示子系统接收所述数据传输子系统转发的所述分析结果，并对所述分析结果进行展示。从而使得能对人员危险行为自动检测、标注，实现智能预警。
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公开(公告)号：CN217954383U
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202221563017.4
申请日：2022-06-22
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本实用新型涉及室内控烟环境监测技术领域，尤其涉及一种便携式控烟监测设备，包括壳体，所述壳体内部设置有监测设备硬件，所述壳体的顶部和两侧部中央分别开设有L型凹槽，所述凹槽内设置有可伸缩的夹持装置，所述壳体底部固定设置有定位块，所述定位块和所述夹持装置之间形成一个可用于将监测设备固定在手机上的固定空间，所述壳体背面上下对称设置有固定块，所述固定块之间设置有弹性带，所述定位块底部固定设置有半圆环；本设备能够更好地执行暗访任务，本监测设备尺寸为充电宝大小，将其与手机绑定，便于携带，且很难被发现，能够有效的监测场所内的烟雾数据，来判定是否有吸烟行为。
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公开(公告)号：CN217212123U
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202220135377.8
申请日：2022-01-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G01N15/06 , G01N27/417 , G01S19/42 , G08C17/02
Abstract: 本实用新型公开了一种可校准的用于人体暴露的实时个体监测仪，涉及个体监测技术领域，包括壳体，壳体设置电路板，电路板上设置微处理器以及与微处理器连接的直流电源、颗粒物传感器、甲醛/挥发性有机物传感器模组、一氧化碳/臭氧传感器模组、二氧化氮/二氧化硫传感器模组、二氧化碳传感器和温湿度传感器，电路板上还设置与微处理器连接的4G/5G传输模组、GPS/北斗模组和快闪存储器，颗粒物传感器、甲醛/挥发性有机物传感器模组、一氧化碳/臭氧传感器模组、二氧化氮/二氧化硫传感器模组、二氧化碳传感器和温湿度传感器均为固态聚合物电化学传感器。本实用新型能够解决现有的监测仪无法收发数据、无法实现定位、成本较高和易发生滑脱的问题。
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