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公开(公告)号:CN117275078A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311197835.6
申请日:2023-09-15
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06V40/18
Abstract: 本发明提供了一种基于面部特征标定的实时注视估计方法及系统,包括:步骤S1:通过面部特征标定方法确定用户眼球中心的位置;步骤S2:待检测面部图像通过面部关键点检测算法确定用户瞳孔中心的位置;将用户眼球中心的位置和用户瞳孔中心的位置转换至相机坐标系,计算其连线方向作为用户的注视方向。本发明提出的注视估计方法的计算流程轻量且高效,对算力要求较低,注视估计的准确度高,实时性好。
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公开(公告)号:CN119157527A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411293536.7
申请日:2024-09-14
Applicant: 上海交通大学 , 首都医科大学附属北京天坛医院 , 北京依视医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于面部动作单元检测的卒中面部辅助评估方法及系统,包括:采集患者面部运动视频,记录每一个动作在视频中的开始帧和结束帧;所述动作包括水平转动眼球动作、示齿动作、抬眉动作、闭眼动作;根据水平转动眼球动作的开始帧和结束帧,提取水平转动眼球动作视频,即转眼动作视频,并使用凝视评分算法,计算得到患者凝视情况的严重程度评分;根据示齿动作、抬眉动作、闭眼动作分别的开始帧和结束帧,分别提取三种动作的视频,使用面瘫评分算法,计算得到患者面瘫情况的严重程度评分。本发明通过对患者多种面部动作的精准检测和量化,捕捉患者面部的异常状况,解决了常规评估方式准确度低、评估不全面等问题,实现了客观的、精准的、全面的卒中面部评估效果。
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公开(公告)号:CN116160464A
公开(公告)日:2023-05-26
申请号:CN202310182582.9
申请日:2023-02-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种用于脑电极装配的视觉辅助机器人系统及其装配方法,涉及脑电极装配技术领域,包括:相机、支架、位移台、水槽、机器人、上光源、下光源以及光源控制器;所述相机通过支架支撑悬于水槽正上方;所述上光源安装在相机镜头下方靠近水槽端,所述下光源放置在水槽下方;所述机器人携带引导针在位于水槽上方的位移平台上运动;所述光源控制器用于控制上光源和下光源照明。本发明能够自动装配的过程省时省力、对操作者熟练度要求较低高并且不存在划伤电极的风险。
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公开(公告)号:CN119138885A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411293532.9
申请日:2024-09-14
Applicant: 上海交通大学 , 首都医科大学附属北京天坛医院 , 北京依视医疗科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于RGB‑D相机的便携式脑卒中辅助评估系统及方法,包括交互输入单元,用于接收操作指令,实时采集并输出患者数据;所述患者数据包括用户交互数据和肢体运动数据;所述肢体运动数据包括视频数据和相应深度图像数据;计算单元,用于接收交互输入单元采集的患者数据,计算得到时序运动特征;根据时序运动特征,输出评估结果;数据输出单元,用于时序运动特征和评估结果的整合显示。本发明通过利用RGB‑D深度相机和计算单元,通过图像示例及语音指引,可在1分钟内完成NIHSS量表肢体运动快速评分,实现了普通用户可自行操作的快速筛查,具有高效便捷的优点。
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公开(公告)号:CN116079650A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310182635.7
申请日:2023-02-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种电极姿态控制自动化水流机器人的方法及控制系统,涉及电极装配技术领域,包括:推动步骤:将成对的水管分布在水槽中的电极两侧,通过调节进水处的水流流速来调整对电极的侧向推力;引导步骤:在电极正下方设置一根水管,靠进水来疏导电极纵向的姿态。本发明能够避免电极倾斜、扭曲、振动、头部下沉和前端后仰等问题。
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公开(公告)号:CN119206828A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411293537.1
申请日:2024-09-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于计算机视觉的动态细粒度表情检测方法及系统,包括:采集面部动作视频;将所述面部动作视频作为输入,执行连续可行帧提取算法,得到视频中的全部连续可行帧序列;对于每一个连续可行帧序列,执行动态动作单元检测算法,得到当前序列对应的左右侧面部分别的动态动作单元强度、静态动作最大帧、静态动作最小帧,完成左右侧面部表情动作的检测。本发明通过采用连续可行帧提取算法与动态动作单元检测算法,解决了常规表情检测方法仅通过单帧面部图像难以准确反映面部运动的问题,以及常规的离散表情检测结果难以准确描述面部具体动作的问题,实现了对面部表情的高效检测和精准量化的效果。
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