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公开(公告)号：CN116226715A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310218789.7
申请日：2023-03-07
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/24 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2134 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G10L25/30 , G10L25/45 , G10L25/48
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态特征融合的作业人员在线多态识别系统，包括信号采集模块、信号传输模块、处理终端、基于多模态特征融合的在线多态识别模型、终端显示模块和结果反馈模块。信号采集模块收集脑电、语音、面部数据，通过信号传输模块与处理终端建立通信。在处理终端中提取语音、脑电和图像特征向量，基于多模态特征融合的在线多态识别模型进行信息融合，实现负荷、疲惫、情绪的多态识别，识别结果与人员信息实时显示在显示终端。在线学习算法根据作业人员在结果反馈模块中提供的信息对模型进行快速调整。该发明有效解决数据稀疏问题，提高多状态识别准确度，以辅助决策人员根据作业人员的工作状态做出更加高效、人性化的作业安排。
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公开(公告)号：CN106710253B
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201710142225.4
申请日：2017-03-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种高可靠性的智能路口交通控制系统及控制方法，包括视频采集模块、中央处理模块、执行模块；视频采集模块包括摄像头及其相关软件，中央处理模块即为工控机，其特征在于具有自诊断程序，SDK接口，图像处理程序，存储模块，通讯模块。执行模块为信号灯，完成对路口交通控制。本发明提出了一种基于布线方案，系统组成，存储方案，图像处理等方面进行可靠性设计的高可靠性智能路口交通控制系统。
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公开(公告)号：CN119821153A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510190070.6
申请日：2025-02-20
Applicant: 东南大学
IPC: B60L15/20 , B60W30/095 , B60W50/14 , B60W50/00 , B60W30/08
Abstract: 本发明公开基于可见光与红外的车辆行驶预警与制动控制方法及系统，属于图像处理与车辆控制领域；基方法包括：利用可见光摄像机、红外热成像仪采集双模态数据，即可见光数据和红外数据，并对双模态数据进行预处理；对预处理后的双模态数据进行特征融合，并输入YOLOV5模型进行训练，得到Yolo‑DMFF‑detect模型；使用Yolo‑DMFF‑detect模型检测目标物体并测量距离；根据检测的目标物体和距离，控制紧急制动模块发出语音预警和紧急制动；通过融合识别与测距技术，将物体识别与车辆预警制动功能融合，实现了从目标检测到车辆控制的功能衔接，为复杂交通环境下的智能驾驶提供了高效可靠的解决方案，提升了行车安全性、响应速度和驾驶便捷性。
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公开(公告)号：CN106618532A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611231239.5
申请日：2016-12-28
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/0205
CPC classification number: A61B5/0205 , A61B5/6802
Abstract: 本发明公开了一种用于心电与血压及脉搏特征参数采集的穿戴装置，包括穿戴衣、心电电极、心电参数传感节点、脉搏参数传感节点、织物导线；穿戴衣对应的左胸锁骨下部、右胸锁骨下部、右腹部设有3个心电电极；3个心电电极分别通过织物导线与心电参数传感节点连接；心电参数传感节点通过若干根织物导线与位于穿戴衣对应腕部的脉搏参数传感节点连接。本发明提出一种对心电、血压和脉搏这三个生理参数进行实时动态测量及记录的用于多体征参数采集的穿戴装置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115251942A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210506759.1
申请日：2022-05-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种监测生猪疾病和分娩的智能穿戴式系统，所述系统包括可穿戴设备，设置于可穿戴设备内部的体征参数传感器，信号采集模块，微控制器模块，无线数据传输模块，云平台，智能分析算法以及远程终端显示界面；体征参数传感器安置在可穿戴设备的正面内侧，通过直接接触测量多体征信号，将数字信号直接传入信号节点处理，无线数据传输模块将采集到的生猪多体征参数信息传输到云平台，在云平台上通过智能算法(局域长短时记忆网络场)实现对生猪的疾病和分娩的监测，并在终端界面实时显示。该云平台上存储了基于前期收集的数据建立生猪穿戴式多体征参数大数据库。该系统降低对人工的依赖，推动生猪养殖过程的规模化、协同化与精细化。
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公开(公告)号：CN108399369B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201810104310.6
申请日：2018-02-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式计算和深度学习算法的心电节拍分类方法，包括以下步骤：首先获取心电节拍信号并划分样本集，对训练集中的心电数据流形进行局部区域化；然后构建分布式深度学习场，并利用训练集数据进行训练，在训练中采用软同步的方法实现数据并行；最后利用训练好的深度学习场对测试集的心电数据进行分类。利用本发明的方法能够发现在数据中潜在的信息，解决了传统的心电节拍分类过程中体征描述容易存在偏差，特别是当心电数据特征不明显时容易出现错误分类的问题，同时解决了单机训练耗时过久的问题，能够应用于海量ECG数据的分类，具有显著提高的计算效率。
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公开(公告)号：CN111582337A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010331181.1
申请日：2020-04-24
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62 , G06K9/46 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/583
Abstract: 针对草莓栽培智能监测及采摘状态识别和品质评估的需求，本发明提供一种基于小样本细粒度图像分析的草莓畸形状态检测方法，包括基于RGB摄像头草莓图像数据集采集、草莓目标检测及标记、图像划分及预处理、将小样本草莓图像细微特征获取、草莓图像细粒度畸变级别的训练分类。该细粒度级别的草莓图像识别方法，与传统的作物生长监测分类方法相比，可以大幅降低训练识别所需的图像数量和标记类型，完成对具有小样本草莓图像通过前向推理得出辨别性语义细微特征样本集和训练查询集图像的特征信息，从而完成草莓目标检测、草莓畸变级别判断、植株病况分析、生长建模及预测。
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公开(公告)号：CN109770920A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910099443.3
申请日：2019-01-31
Applicant: 东南大学
Inventor： 李潍 , 张琪 , 王宏博 , 古丽则巴·阿不都赛麦提 , 朱松胜
IPC: A61B5/16 , A61B5/0402
Abstract: 本发明专利公开了一种基于穿戴式心电信号的紧张情绪判别方法及其系统，包括心电信号获取、心电信号滤波、心电信号特征提取及紧张情绪判别四个步骤，通过对采集到的心电信号滤波去噪后，提取特征值，采用支持向量机算法，随机选取特征值集合数据作为样本组，使用样本组对分类器进行训练，训练完成后，利用此分类器对所采集到的信号进行分类，实现紧张情绪的判别，提前做精神状况的判断，完成对生理和精神指标的有效检测。
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公开(公告)号：CN108399369A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810104310.6
申请日：2018-02-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式计算和深度学习算法的心电节拍分类方法，包括以下步骤：首先获取心电节拍信号并划分样本集，对训练集中的心电数据流形进行局部区域化；然后构建分布式深度学习场，并利用训练集数据进行训练，在训练中采用软同步的方法实现数据并行；最后利用训练好的深度学习场对测试集的心电数据进行分类。利用本发明的方法能够发现在数据中潜在的信息，解决了传统的心电节拍分类过程中体征描述容易存在偏差，特别是当心电数据特征不明显时容易出现错误分类的问题，同时解决了单机训练耗时过久的问题，能够应用于海量ECG数据的分类，具有显著提高的计算效率。
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