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公开(公告)号：CN118844966A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410891643.3
申请日：2024-07-04
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： A61B5/021 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06F18/211 , A61B5/00
摘要： 本发明涉及一种基于视频的非接触式血压监测方法，属于生理信号检测领域。本发明通过使用可见光光源对人体皮肤区域进行照射，使用普通工业相机对光照皮肤区域进行视频采集，提取有效的成像式光电描记(Image Photoplethysmography，IPPG)信号，并计算血压相关的时域、频域上的特征，剔除多重共线性特征，将特征和血压值作为训练集，分别训练收缩压和舒张压回归模型，用于预测血压值。
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公开(公告)号：CN112435302B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202011445505.0
申请日：2020-12-09
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T7/80
摘要： 本发明公开了一种基于高精度转台和平行光管的远距离大视场鱼眼相机标定方法，本发明主要应用于远距离、大视场条件下对标定精度要求较高的场合。标定过程中将相机与高精度转台结合，通过全自动程序，使转台按照设定规律旋转运动，并使用待标定相机拍摄平行光管中的光点，采集若干组数据，通过高精度插值方法扩充数据，最终找到光点像素坐标与转台电机编码量的关系，并生成对应关系表，从而完成标定。该发明绕开传统相机光学成像模型和畸变模型，而采用遍历和插值的方式。因此，该发明在远距离、大视场、畸变严重的场合下也能满足较高的精度要求。
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公开(公告)号：CN117372277A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210759903.2
申请日：2022-06-29
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T5/70
摘要： 本发明涉及一种基于IPPG技术的人体生理参数检测的背景噪声抑制方法，属于生理信号检测领域。本发明通过IPPG技术对视频图像处理获得图像灰度沿时间序列的曲线，即由心脏收缩引起的血液容积变化在图像光强周期性变化的体现。通过锁定心脏的收缩期或舒张期的相位信息，即对成像传感器获取的在血液容积的最小或最大时刻的图像进行光学特性的提取与分析，能够避免任意时刻图像信息提取生理参数信息时，人体背景动态变化对生理信号检测造成的不确定因素影响，达到抑除人体时变性背景噪声的目的。本发明针对不同技术对于人体生理参数检测时，人体生理背景信息的变动，如新陈代谢、情绪、血压、体温的波动以及出汗和健康状况等个体差异导致生理参数的检测的准确度不高的问题进行了背景噪声抑制，提高生理参数的检测精度。
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公开(公告)号：CN117357105A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202210758885.6
申请日：2022-06-29
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： A61B5/145 , A61B5/1455 , G06N20/00 , G06V10/25 , G06V10/40 , G06V10/56 , G06V10/80 , G06V20/40 , G16H50/20 , G16H50/50
摘要： 一种基于时‑谱‑空多参数融合的光学无创式血糖浓度检测的方法，属于生理信号检测领域。本发明通过同步采集受试者具有脉搏跳动部位的皮肤组织的视频以及相应的漫反射光谱，并以有创手指采血的方式获得血糖的浓度值作为真值。通过图像数据处理技术与光谱分析技术从皮肤组织视频中提取G通道的IPPG信号作为时域信号，皮肤组织的漫反射光谱作为谱域信号，以及皮肤组织视频中单帧图像的空间维度特征作为空域信号，以时‑谱‑空多参数融合以及有创方式的血糖值作为深度模型的输入信号，通过深度学习算法搭建非特异性的光学无创式血糖浓度检测模型，达到预测血糖浓度的目的。本发明实现了非特异性的无创血糖通用预测模型的建立，通过多参数特征融合提升了血糖浓度预测的精度，便捷、快速、准确的得到了受试者的血糖浓度值。
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公开(公告)号：CN117274162A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311047799.5
申请日：2023-08-18
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/58 , G06V10/141 , G06V10/766 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/045
摘要： 本发明涉及一种基于可见光图像的无创胆红素检测方法，属于生理信号检测领域。本发明通过使用可见光光源对人体皮肤组织进行照射，同时使用高光谱相机与RGB相机同时对光照皮肤区域进行图像采集作为训练集，训练深度学习模型，实现将RGB图像重建为高光谱图像。并建立针对可见光范围漫反射光谱的胆红素特征提取模型，经过胆红素校正模型输出被测人的胆红素含量。
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公开(公告)号：CN116912318A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310872311.6
申请日：2023-07-17
申请人： 北京理工大学
IPC分类号： G06T7/73 , G01B11/25 , G06T7/80 , G06V10/764 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了一种基于光线追迹的多目标三维解算方法，属于视觉测量领域，主要涉及多目标的匹配和三维位置求解问题。该方法通过光线追迹的方式确定目标中心位置光线的等效传播路径，将某一时刻得到的所有路径投影到地面所在平面，通过对路径交点进行聚类，聚类结果同步至对应空间直线，实现各条空间直线分类，并使用迭代优化算法求解同类空间直线的最优目标三维点。本发明不需要利用图像特征进行目标重识别即可实现不同视角下对同一目标的区分，极大的降低了对处理设备计算能力的要求。
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公开(公告)号：CN115601657A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211270809.7
申请日：2022-10-17
申请人： 北京理工大学(CN)
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/30 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及图像去雾、目标检测等领域，针对恶劣天气下舰船检测难、精度低等问题，提出了一种应用于恶劣天气下舰船目标检测与识别的方法。其中包括两个阶段：首先，通过一个去雾模型将雾化图像转化为清晰无雾图像；其次，利用一个改进型的检测网络对处理后的清晰输入进行目标检测任务，识别定位感兴趣的舰船目标。去雾模型由CNN分支、transformer分支与融合分支组成。其中，CNN分支负责局部特征提取，transformer分支用于长距离的全局特征依赖，融合分支实现特征自适应方式融。检测模型基于原始的YOLOV5架构，利用多分支卷积结构替换原始的特征提取模块，提升检测性能。本发明能够缓解恶劣天气下舰船目标检测精度低等问题，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN115601261A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211264570.2
申请日：2022-10-17
申请人： 北京理工大学(CN)
摘要： 本发明公开了一种基于对比学习的半监督图像去雾方法。分别利用仿真数据集和真实未匹配的数据集对所提出的去雾模型进行训练，缩小了仿真数据与真实雾霾数据之间的域差异，有效的提升了去雾模型的泛化能力。该去雾模型包含有两个分支，即有监督去雾分支和无监督去雾分支。具体来说，有监督去雾分支采用匹配的雾化‑清晰数据集用于训练，通过MSE损失函数和结构化损失函数对模型进行优化约束。无监督去雾分支利用未匹配的数据集，即真实雾霾图像和清晰无雾图像，通过暗通道先验损失函数和梯度损失函数对模型进行无监督的优化约束。此外，在无监督去雾分支中，引入对比学习范式，构建一个共享的特征潜在空间。其中，将有雾图像看作为负样本，无雾图像看作为正样本，使得生成的去雾图像拉近正样本而推离负样本，提升模型的去雾能力。综上所述，本发明能够有效实现图像去雾目的，适用于目标检测、跟踪等任务，具有较为广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN115177242A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210786161.2
申请日：2022-07-04
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于RGB图像光谱重建的组织血氧评估方法，属于生物医学技术领域。本发明提出了一种基于RGB图像光谱重建的组织血氧评估方法。本发明通过使用卤素灯光源照射至人体不同部位的皮肤组织，同时利用普通工业相机和高光谱相机采集同一皮肤区域的RGB和高光谱图像作为数据集。基于深度学习方法构建了RGB图像到组织血氧特征高光谱图像的光谱重建模型，进而实现了将新拍摄的皮肤组织RGB图像重建为高物理可靠性皮肤组织高光谱图像，并通过改进的朗伯比尔模型，最终获得了组织血氧含量二维空间分布图。本发明提供了一种简单低成本的组织血氧非接触式监测方法，其结果可作为多种疾病的监测评估依据。
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公开(公告)号：CN114209299A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111505574.0
申请日：2021-12-10
申请人： 北京理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于IPPG技术的人体生理参数检测通道选择的方法，属于生理信号检测领域。本发明通过使用可见光源对人体不同部位的皮肤组织进行光照，同时利用CCD相机采集相应光照区域含有脉搏信息的视频。通过图像数据处理从视频中提取RGB三个通道中的IPPG信号。通过分类算法搭建RGB三个通道的IPPG信号疾病诊断的分类模型，将测试集RGB三个通道的IPPG信号分别输入各自预先建立好的训练集分类模型中。根据RGB通道IPPG信号疾病分类模型分别预测测试集中RGB每个通道受试者的健康状况。对测试集RGB每个通道分类疾病的准确度进行比较，选择准确度最高的通道作为该心血管疾病的诊断通道。本发明针对不同类型的疾病挑选最佳IPPG信号通道作为疾病分类的通道，提高疾病诊断的准确率。
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