一种主被动控温相结合的mK级超稳恒温装置及方法

    公开(公告)号:CN119126877A

    公开(公告)日:2024-12-13

    申请号:CN202411263040.5

    申请日:2024-09-10

    Abstract: 一种主被动控温相结合的mK级超稳恒温装置及方法,属于航空航天技术领域,本发明为解决现有航天器领域恒温系统的恒温稳定度无法达到mK级的问题。本发明方案:铝箔外壳包裹在隔热结构外表面上,恒温结构置于隔热结构正中心的正方体槽内;恒温结构为中间留有槽的实心铝合金正方体块,恒温结构的外表面覆设加热薄膜,高精度测温仪的测温Ⅰ路探测头设置于恒温结构的槽内,用于探测恒温结构的实时温度,高精度测温仪的测温Ⅱ路探测头用于探测环境温度,所述恒温结构的实时温度和环境温度同时发送给恒温控制电路,恒温结构计算对应电压值驱动加热薄膜对恒温结构进行加热的温度控制,以实现恒温结构的温度达到并稳定在目标温度。

    基于图像处理的非接触式血氧饱和度检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115205270B

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202210879870.5

    申请日:2022-07-25

    Abstract: 本发明提供了基于图像处理的非接触式血氧饱和度检测方法及系统,包括如下步骤:采集面部图像并进行预处理,获得额头区域;基于额头区域,获得有效区域;利用欧拉视频放大方法,对有效区域进行时频分析,获得重建视频并平滑滤波;对平滑滤波后的重建视频进行基色分离,获得各帧红蓝基色通道方差和均值,基于红蓝基色通道方差和均值得到所有帧血氧参数,基于所有帧的血氧参数,获得被测者初始血氧饱和度;获得被测者当前身体质量指数;构建深度学习的神经网络判别模型;将被测者当前身体质量指数和被测者初始血氧饱和度输入到深度学习的神经网络判别模型,得到被测者的实际血氧饱和度。本发明可准确向被测者提供可反映其真实情况的血氧饱和度。

    基于图像处理的非接触式血氧饱和度检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115205270A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210879870.5

    申请日:2022-07-25

    Abstract: 本发明提供了基于图像处理的非接触式血氧饱和度检测方法及系统,包括如下步骤:采集面部图像并进行预处理,获得额头区域;基于额头区域,获得有效区域;利用欧拉视频放大方法,对有效区域进行时频分析,获得重建视频并平滑滤波;对平滑滤波后的重建视频进行基色分离,获得各帧红蓝基色通道方差和均值,基于红蓝基色通道方差和均值得到所有帧血氧参数,基于所有帧的血氧参数,获得被测者初始血氧饱和度;获得被测者当前身体质量指数;构建深度学习的神经网络判别模型;将被测者当前身体质量指数和被测者初始血氧饱和度输入到深度学习的神经网络判别模型,得到被测者的实际血氧饱和度。本发明可准确向被测者提供可反映其真实情况的血氧饱和度。

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