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公开(公告)号：CN111951332B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010700130.1
申请日：2020-07-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于视线估计和双目深度估计的眼镜设计方法，其包括眼睛使用状态判定子步骤和眼镜系统。眼睛使用状态判定子步骤是通过视线估计判定人眼注视的位置，然后通过双目摄像头估计所注视位置的距离，从而精准的判断出眼睛是在看近处的紧张状态还是在看远处的放松状态；保障科学使用眼睛的智能眼镜系统是根据眼睛使用状态判定子步骤，分别对眼睛处于紧张和放松状态进行计时，达到设定时长震动提醒，从而保障眼睛在设定的使用和休息时长之间科学使用，达到保护眼睛的效果。本发明通过视线跟踪判断眼睛注视目标并用双目相机估计深度的方式，进一步保障了用户的视力健康，解决了用户因长时间近距离用眼导致视力受损的问题。
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公开(公告)号：CN111951224B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202010700112.3
申请日：2020-07-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的抽水马桶固体物检测方法及检测装置，检测方法包括S1、识别马桶体中的水封区域；S2、根据马桶体中的水封区域确定固体物检测区域；S3、通过检测冲水后固体物检测区域内PP球的剩余数量，判断抽水马桶的排放能力；S4、检测其它固体物的排放能力。检测装置包括点光源阵列、工业相机、冲水电机、齿轮、冲水杆、水管、电磁阀和降压阀等，点光源阵列用于识别水封区域，工业相机用于识别固体物，冲水电机、齿轮、冲水杆组成传动机构。该检测装置与检测方法能提高抽水马桶设计及检测过程的自动化水平，同时快速高效地满足标准中抽水马桶固体物排放功能检测的要求。
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公开(公告)号：CN112766185A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110090638.9
申请日：2021-01-22
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的头部姿态监控方法、装置及系统。方法包括以下步骤：S1，采集的历史图像数据；S2，训练神经网络；S3，采集实时图像；S4，将预处理后的实时图像传入第一神经网络获得需要进行监控的人脸边界框；S5，第二神经网络确定人脸图像的角度；S6，返回步骤S3。系统包括：采集数据模块、图像处理模块和报警模块。装置包括：床、相机、相机固定支架、计算机和警报器。本发明采用第一神经网络和第二神经网络，第一神经网络先是使用改进YOLOv3算法框选出图像中出现的人脸，解决多人脸出现在监控范围内的问题；第二神经网络使用改进的VGG16网络，从图像中提取多个特征并进行融合，可以实时监控头部姿态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111951224A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010700112.3
申请日：2020-07-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的抽水马桶固体物检测方法及检测装置，检测方法包括S1、识别马桶体中的水封区域；S2、根据马桶体中的水封区域确定固体物检测区域；S3、通过检测冲水后固体物检测区域内PP球的剩余数量，判断抽水马桶的排放能力；S4、检测其它固体物的排放能力。检测装置包括点光源阵列、工业相机、冲水电机、齿轮、冲水杆、水管、电磁阀和降压阀等，点光源阵列用于识别水封区域，工业相机用于识别固体物，冲水电机、齿轮、冲水杆组成传动机构。该检测装置与检测方法能提高抽水马桶设计及检测过程的自动化水平，同时快速高效地满足标准中抽水马桶固体物排放功能检测的要求。
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公开(公告)号：CN111861883A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010583759.2
申请日：2020-06-23
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出一种基于同步积分SURF算法的多路视频拼接方法，该方法使用首次运行时计算出的相关参数拼接图像，若发生相机偏移导致图像拼接错误，系统可重新计算相关参数，进行系统校准；另外，该方法使用流水线算法编写SURF算法中的积分步骤，从而省去了计算图像积分所需消耗的时间，提高了系统运行效率；通过截取摄像头画面的交叉区域进行特征点检测与匹配并计算透视矩阵，与对完整图像进行特征点检测、特征点匹配及计算透视矩阵相比，减少了计算量，提高了系统运行速度；因此，本发明提出的方法不但可以当摄像头发生偏移后自行校准，从而实现提高设备的抗扰动性，降低维护成本，在设备正常使用时还拥有较高的运行速度。
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公开(公告)号：CN111812570A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010575694.7
申请日：2020-06-22
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及基于DTI和血清因子分析脑损伤标志物的方法，首先对空腹抽取的静脉血，采用酶联免疫吸附测定法检测血清炎症因子水平；然后，进行DTI扫描，将采集的图像进行图像处理与数据分析，得到FA和ADC的变化数据；利用最小二乘法将血清炎症因子水平参数和磁共振扩散成像所得的FA值、ADC值归一化，再定义符号函数，将符号函数的结果作为医生分析及制定下一步的检测方案提供依据。本发明提出依据血清炎症因子水平和DTI成像特点，并利用最小二乘法和符号函数对数据再处理，给轻微脑损伤的诊断提供了新的标志值。
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公开(公告)号：CN114373530A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202111508393.3
申请日：2021-12-10
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提出了一种肢体康复训练系统及方法，属于人工智能及深度学习技术领域，包括以下步骤：搭建康复训练系统；收集康复训练病人的病历数据集，并对数据集进行标注用于训练算法模型；改进人体姿态估计网络结构，采用轻量化特征提取网络为主干网络，调整网络结构和激活函数；人体姿态估计算法模型在训练时增加数据增强方法，采用增加预热训练模式的余弦学习率下降方式训练网络；将训练好的算法模型移植到嵌入式电脑上，采用FP16进行量化；系统工作时，显示终端提示病人需要做的动作，随即病人执行动作；嵌入式电脑读取摄像头拍摄的图像送入人体姿态估计算法得到估计动作与给定动作的相似度，得出康复训练评估分值。
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公开(公告)号：CN113143292A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110573839.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/369
Abstract: 本发明提供一种基于EEG和血清炎症因子分析的脑损伤标志物分析系统，其包含：脑电信号拾取模块、血清检测模块和数据处理模块，该系统按照以下方式控制：首先对脑电信号预处理，分别计算8组导联的慢波系数和近似熵的比值a，根据表达式Sump＝a1+a2+…+a8，(p＝1、2)求出慢波系数Sum1值和近似熵的Sum2值，并根据加权平均法归一化为Sum值的范围；然后抽取受试者的空腹静脉血，采用酶联免疫吸附测定法检测血清炎症因子水平，根据加权平均法求解W值的范围。上述数据用于后续医生制定检测轻微脑损伤的一种参考。
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