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公开(公告)号：CN113901910A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111161656.8
申请日：2021-09-30
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GMM和HMM的步相检测方法，涉及行人导航领域，包括基于高斯混合模型的粗划分以及基于隐马尔可夫模型的进一步概率估计。本发明根据本方法的应用需求，将一个步态周期划分为支撑相与摆动相两相，根据支撑相与摆动相摆动幅度差别大的特点，假设支撑相与摆动相分属于两个不同的高斯分布，采用高斯混合模型聚类方法将支撑相与摆动相划分到两个簇类。通过分析高斯混合模型粗划分结果的阈值情况，将行走过程分割为一系列连续的步态时间段，并将每一个步态时间段定义为一个观测值，从而得到一组观测序列。本发明不仅提高了现有步态检测方法的可靠性和鲁棒性，也使得应用方法的选取更加简单、方便和灵活。
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公开(公告)号：CN109579853B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910067512.2
申请日：2019-01-24
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了基于BP神经网络的惯性导航室内定位方法，包括运动数据采集与预处理阶段、离线训练阶段和实时定位阶段。数据采集是通过左、右脚腕可穿戴设备采集人员两脚腕处运动数据、人员身高和步长；数据预处理是利用多传感器信息融合处理得到7个神经网络输入数据‑左、右腿部姿态角变化量θ1和θ2、脚腕处加速度均值average、方差variance、左、右脚步伐持续时间time1和time2以及身高stature；离线训练阶段包括：建立神经网络步长估计模型；将7个输入数据和步长数据输入神经网络进行训练；实时定位阶段包括：右脚腕可穿戴设备内部进行步伐识别、实时预测步长以及利用步长和方向角通过航位推算实现实时定位。本发明提高了室内定位的精度、实时性，增强了可靠性。
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公开(公告)号：CN110971299A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911273996.2
申请日：2019-12-12
Applicant: 燕山大学
IPC: H04B10/116 , H04B10/67 , H04B10/69
Abstract: 本发明公开了一种语音探测方法及系统。该方法包括：对经语音探测光学模块输出的载有语音信息的S光和P光进行低通滤波；将滤波后的S光和P光进行微分处理，得到微分后的S光和P光；将滤波后的S光和微分后的S光相乘，将滤波后的P光和微分后的P光相乘；将相乘后的S光与相乘后的P光相除，对相除结果的绝对值开平方根得到第一系数值；将第一系数值与微分后的S光相乘，再与微分后的P光进行平方和运算得到第二系数值；将滤波后的S光与微分后的P光相乘，将滤波后的P光和微分后的S光相乘，将两次相乘结果相减，得到相减后的光；由相减后的光、第一系数值和第二系数值确定解调后的语音信息。本发明能提高语音探测的准确度。
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公开(公告)号：CN108805858A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810313764.4
申请日：2018-04-10
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06T7/12 , G06T7/45 , G06T2207/10081 , G06T2207/30061 , G06T2207/30096 , G16H30/20 , G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的肝病CT图像计算机辅助诊断系统及方法。所述系统包括输入模块、纹理特征提取模块、分类诊断识别模块和输出模块。所述方法采用所述系统，其内容包括：预先对腹部CT图像进行轮廓分割和提取，并标记好正常肝脏CT、肝囊肿、肝癌，将预处理后的图像导入到所述系统中；图像纹理特征提取模块对导入图像进行图像纹理分析，获取CT图像中的13维灰度共生纹理特征；分类诊断模块内存储已经证实的肝癌、肝囊肿图像纹理特征以及正常肝图像肝脏纹理特征构成的数据库，根据数据库建立诊断模型，将输入的肝脏CT图像纹理特征代入诊断模型分类器中进行处理，得到诊断结果以及准确度。
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公开(公告)号：CN106184205A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610538697.7
申请日：2016-07-08
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: B60W30/12 , B60Q9/00 , B60W40/06 , G06K9/6201 , G06T1/0007 , G06T5/002 , G06T5/007 , G06T2207/10016 , G06T2207/20032 , G06T2207/20061 , G06T2207/20192
Abstract: 一种基于双目摄像头的车道偏离检测系统及方法，系统包括双目摄像头、图像处理器、微控制器、报警提示器、电源模块、存储器模块。双目摄像头分别获取道路的图像信息；两个图像处理器分别对摄像头获取的第一第二道路图像信息进行处理；微控制器通过特定的串行通信协议接收两个图像处理器发送回来的道路特征信息，计算两幅图像的道路信息差异度，并与预先设定的阀值进行比较，判断获取的道路特征信息是否正确，进而判断车辆是否发生了车道偏离，在车辆偏离车道时报警提示器发出声光报警信号。发明增强了数据传输的稳定性，提高了车道偏离检测的实时性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103792384B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410028040.7
申请日：2014-01-21
Applicant: 燕山大学
IPC: G01P5/24
Abstract: 本发明公开一种基于超声波互相关技术的量程比可调的流体流速测量方法，在管壁外沿与流体垂直的截面内的直径方向，分别安装两对上下游传感器1和2，传感器同时发射和接收超声波脉冲信号，在保证测量结果精确度的前提下实现量程比可调的流速测量，所述量程比可调的流速测量基于量程和采样时间间隔的关系及对滞后时间的设定，其步骤包括：粗测、调整测量参数、精确测量，其中测量参数包括脉冲串时间间隔和采样时间间隔。本发明解决了传统测量方法在精确度和量程比之间的矛盾关系，保证由峰值位置的确定所引起的相对误差在每个量程范围保持一致，从而保证测量结果的准确度；本发明使用简单，对于传感器的初始化免去量程选择步骤，可实现自适应测量。
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公开(公告)号：CN102608043A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210013888.3
申请日：2012-01-17
Applicant: 燕山大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种激光环路光子晶体气室式痕量气体分子浓度测量方法，其步骤是：利用可调谐二极管激光器TDL与光源发出的光在PPLN晶体中进行差分，调制成1400—1600nm的可调谐激光，使其通过准直透镜进入光子晶体衰荡腔气室，当腔内光能量满足条件时，即在足够长的衰荡时间内光强度衰减至初始光腔的时，触发控制器通过EOM关断Nd:YAG光源，计算机开始记录衰荡时间，由计算机分别记录空腔衰荡时间和充满气体时的衰荡时间，由此得出被测气体浓度。本发明实现了超低浓度痕量气体的高灵敏度、高精度在线测量，克服谱线交叠和输出不稳定等不足，可以实现复杂环境气体组分分析及高分辨率的光子晶体微腔气室。
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公开(公告)号：CN113200537A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110674233.X
申请日：2021-06-17
Applicant: 燕山大学
IPC: C01B32/186 , C01B32/194
Abstract: 本发明提供一种腐蚀CVD法制备石墨烯的铜基底方法，涉及石墨烯薄膜材料制备领域。本方法先后使用三种腐蚀液，分别是：包含15gFeCl3·6H2O、20ml去离子水和1ml盐酸的氯化铁溶液，H2O：HNO3体积比为10:1的硝酸溶液，H2O：NH3·H2O：H2O2体积比为20:2:1的氨水溶液。增加等离子清洗机处理铜箔工序，能彻底去除铜箔表面污染物，改善铜箔表面粗糙程度，使表面干净平滑，先后使用氯化铁溶液腐蚀铜基底，能高效的腐蚀铜基底同时极大的保证石墨烯薄膜的完整性，经硝酸溶液进一步腐蚀，可进一步除去残留在石墨烯薄膜上的铜颗粒。最后，用配置的过氧化氢氨水溶液洗涤，去除石墨烯表面吸附的杂质。使用PDMS做柔性保护层，能一直有效保护石墨烯的完整性。
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公开(公告)号：CN109579853A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910067512.2
申请日：2019-01-24
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了基于BP神经网络的惯性导航室内定位方法，包括运动数据采集与预处理阶段、离线训练阶段和实时定位阶段。数据采集是通过左、右脚腕可穿戴设备采集人员两脚腕处运动数据、人员身高和步长；数据预处理是利用多传感器信息融合处理得到7个神经网络输入数据-左、右腿部姿态角变化量θ1和θ2、脚腕处加速度均值average、方差variance、左、右脚步伐持续时间time1和time2以及身高stature；离线训练阶段包括：建立神经网络步长估计模型；将7个输入数据和步长数据输入神经网络进行训练；实时定位阶段包括：右脚腕可穿戴设备内部进行步伐识别、实时预测步长以及利用步长和方向角通过航位推算实现实时定位。本发明提高了室内定位的精度、实时性，增强了可靠性。
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公开(公告)号：CN107169957A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710295728.5
申请日：2017-04-28
Applicant: 燕山大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/136 , G01N21/958
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的玻璃瑕疵在线检测系统及方法，包括图像采集模块、处理器模块、电源模块、存储器模块、显示模块等。图像采集模块使用线阵CCD摄像机，逐行扫描待测玻璃，获取玻璃瑕疵图像信息；核心处理器模块主要包括TI公司的TMS320DM642 DSP最小系统，用于接收和处理玻璃图像信息；其主要完成图像的预处理，以及通过特定的算法对瑕疵图像进行特征提取，计算其几何特征量及灰度特征值，依据这些特征参量来对其进行分类识别；电源模块为整个系统提供能量的来源。存储器模块的主要功能是实现玻璃图像数据的暂时缓存；显示模块主要通过VGA接口实现检测结果图像信息的显示。本发明提高玻璃瑕疵在线检测的实时性，增强了可靠性。
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