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公开(公告)号:CN117522861B
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202311797696.0
申请日:2023-12-26
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V40/10
Abstract: 本发明公开了一种用于动物肩袖损伤的智能监测系统及方法,涉及智能化监测技术领域,其通过摄像头采集动物对象的肩袖部分图像,并在后端引入图像处理和分析算法来进行所述肩袖部分图像的分析,以此来自动判断动物肩袖部分是否存在损伤,从而提高监测效率和准确性。同时还可以实现动物肩袖损伤的实时监测和预警功能,有效地提升了动物肩袖损伤的监测效果,这对于提高动物的健康水平和动物保护质量具有重要意义。
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公开(公告)号:CN117522861A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311797696.0
申请日:2023-12-26
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V40/10
Abstract: 本发明公开了一种用于动物肩袖损伤的智能监测系统及方法,涉及智能化监测技术领域,其通过摄像头采集动物对象的肩袖部分图像,并在后端引入图像处理和分析算法来进行所述肩袖部分图像的分析,以此来自动判断动物肩袖部分是否存在损伤,从而提高监测效率和准确性。同时还可以实现动物肩袖损伤的实时监测和预警功能,有效地提升了动物肩袖损伤的监测效果,这对于提高动物的健康水平和动物保护质量具有重要意义。
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公开(公告)号:CN119150103A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411639341.3
申请日:2024-11-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/241 , A61B5/389 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F30/23 , G06F18/25 , G06V40/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了肩袖损伤智能识别方法及装置,涉及康复医学技术领域,包括构建数据采集模块,分别从动作捕捉、肌电信号和医学影像的方式收集肩袖运动数据,使用卡尔曼滤波器对收集的数据进行时空对齐和融合处理;基于所述融合处理后的数据进行生物力学建模,并采用改进卷积操作,对生物力学模型进行智能识别分析,结合图卷积网络进行空间信息融合、自适应膨胀卷积输出全局运动状态表示;基于所述全局运动状态表示,划分风险等级,实时预测损伤风险,提供预警信号。本发明通过建立多维度传感器数据与风险等级的关联机制,能够实现对肩关节运动风险的实时、精准评估。显著提高了肩关节损伤预防的效果,有效降低了运动损伤风险。
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