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公开(公告)号：CN108652597A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201710211288.0
申请日：2017-04-01
IPC: A61B5/0205 , A61B5/0402
CPC classification number: A61B5/0205 , A61B5/02 , A61B5/0402 , A61B5/7225 , A61B5/7235 , A61B5/726
Abstract: 本发明的目的在于提供一种小型化的可同步进行心电信号与脉搏波采集的装置与处理方法。由心电传感器、光电式脉搏波传感器、信号调理模块、数据采集与传输模块、供电模块及控制软件等构成。所述心电传感器和光电式脉搏波传感器分别与信号调理模块相连接；所述信号调理模块与数据采集与传输模块相连接；所述数据采集与传输模块与控制软件相连接；所述供电模块给每个模块提供电源。本发明装置小型化，使用方便，可实现心电与脉搏信号的同步采集，并通过对心电脉搏信号进行算法分析即对两种信号相关性进行生理状态/病理状态的分析。
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公开(公告)号：CN104873169A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510167453.8
申请日：2015-04-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0476
CPC classification number: A61B5/4812 , A61B5/04012 , A61B5/0476 , A61B5/7271
Abstract: 本发明公开了一种基于生物反馈的辅助人工睡眠分期的装置，由将待分析睡眠数据进行可视化与混音处理的数据处理设备、将处理后信息反馈给操作者的生物反馈设备、采集与分析操作者脑电信号的自动分期设备依次连接而成；数据处理设备由可视化处理模块和混音处理模块组成；生物反馈设备由视觉反馈模块和听觉反馈模块组成；自动分期设备由脑电采集模块、控制模块、脑电分析模块和报表模块组成；生物反馈设备与数据处理设备相连，自动分期设备与操作者相连。本发明相较其他方法，通过分析操作者接收视觉和听觉信息时产生的应激反应信号自动得到睡眠分期结果，无需操作者手动进行睡眠分期结果记录，有效地提高操作者的工作效率，并减少人为的误操作。
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公开(公告)号：CN116127288B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310395250.9
申请日：2023-04-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/24 , G06F18/2134 , G16B40/00
Abstract: 本发明公开了一种基于独立成分分析的纳米孔传感信号噪声去除方法及装置，方法包括：使用纳米孔传感器信号采集设备同步采集纳米孔电流信号#imgabs0#和偏置电压信号#imgabs1#；并将所采集到的电流信号#imgabs2#和电压信号#imgabs3#进行去均值及白化预处理，得到二维信号矩阵#imgabs4#；将非相关性的信号矩阵#imgabs5#进行独立成分分离，得到纳米孔过孔信号和背景噪声两个分量信号；结合频谱匹配算法，识别出包含纳米孔过孔信号信息的分量信号；通过快速恢复算法识别出的分量的方差和幅值，得到能用于特征识别的去噪纳米孔过孔信号#imgabs6#。本发明能够有效去除背景噪声和伪迹，保留纳米孔易位信号的瞬态特性，提高纳米孔易位信号测量和特征识别精度。
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公开(公告)号：CN114166855B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210129577.7
申请日：2022-02-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种实时铁轨缺陷检测方法，包括如下步骤：提取铁轨区域，确定铁轨左右边缘，获得差分图像；处理输出铁轨光带边缘波形图，寻找最佳阈值，分层输出二值缺陷图；根据获取的铁轨光带边缘波形图和二值缺陷图进行缺陷检测，缺陷检测包括对铁轨光带边缘波形图的波形检测和对二值缺陷图的轮廓检测，从而得到检测结果和缺陷种类。本方法与已有缺陷检测方法相比，能实现多种缺陷检测，同时将缺陷多维特征抽象成用一维波幅、波峰、数量及面积表示，降低计算量。
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公开(公告)号：CN111223050A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811432598.6
申请日：2018-11-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明目的是为了增加边缘检测算法的功能，打破已有检测算法不能实时处理图像的局限性。本发明提出了一种实时图像边缘检测算法，具有以下步骤：包括步骤：根据实时图像灰度数据及已处理的图像灰度数据进行计算进而设置短时记忆阈值及双阈值；依据短时记忆阈值对实时图像数据进行预处理消除部分背景干扰；根据双阈值对于预处理后的图像进行边缘检测。该算法具有实时性，效率高，适应性强，能根据图像背景特征进行自适应阈值设置，能有效解决很多背景复杂的图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110599513A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910830348.6
申请日：2019-09-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种双目视觉图像边缘检测与目标跟踪方法，包括以下步骤：(1)通过左右相机采集目标图像；(2)对左右相机采集到的图像进行目标边缘检测；(3)通过目标在左右相机成像的相关性补全未检测到目标的边缘信息；(4)根据目标的物理属性以及在空间的连续性判断补全的边缘信息是否合理；(5)根据左右相机检测到的边缘信息，得到目标的物理数据。本发明通过双目视觉中目标在两个相机成像的关联性，对未检测出的目标边缘进行跟踪与推测得到目标边缘，再根据目标在物理空间上的连续性进行进一步的判断，有效提高检测的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN104793493B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510167492.8
申请日：2015-04-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于实时神经网络的半自动睡眠分期装置，由将待分析睡眠数据进行实时神经网络分析的处理模块、将待分析数据进行分析处理后实时存储的存储模块、对其他模块进行实时有效控制的控制模块、对分期结果的数据和图形进行可视化显示的显示模块依次相连构成。本装置操作简单，能够对不同个体的睡眠分期做出实时高效的预测，具有分期准确率高、分类实时性好、应用前景广阔等特点。基于本装置的产品可应用于睡眠监测、睡眠科研等场景。
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公开(公告)号：CN104257380A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410568640.2
申请日：2014-10-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/0476
CPC classification number: A61B5/0476
Abstract: 本发明公开了一种脑电图采集处理系统，由感应脑电信号的传感器模块、进行信号放大与调制的脑电信号调理设备和进行信号采集与存储的处理设备依次连接而成；脑电信号调理设备由能量模块分别与脑电信号放大模块、信号调制模块相连组成；传感器模块与脑电信号放大模块相连，信号调制模块与处理设备相连；其特征在于传感器模块为入耳式电极。本发明相较其他方法，无需安装头皮电极、头套等，使用方便。信号采集与设备供电通过处理设备上的音频通道完成，无需专用设备。
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公开(公告)号：CN118552523B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410997931.7
申请日：2024-07-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06V10/44 , G06V10/48 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于深度学习的小目标工业缺陷检测方法及系统，包括：采集工业小目标缺陷样本数据，对样本数据进行标注；将标注后的样本数据划分成训练集、验证集和测试集；将所述训练集输入改进的YOLOv8网络模型进行迭代训练，当改进的YOLOv8网络模型迭代收敛时得到最佳模型，实现对小目标工业缺陷的精确检测，所述改进的YOLOv8网络模型包括，采用改进的下采样算法优化特征提取的信息集成部分和通过归一化的Wasserstein距离优化任务对齐学习机制和损失函数。本发明有效降低对小目标工业缺陷的误检率和漏检率。
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公开(公告)号：CN116629322B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310919327.8
申请日：2023-07-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/77
Abstract: 本发明提供了一种复杂形态目标的分割方法，包括以下步骤：制作实例分割数据集，并将数据集划分为训练集和验证集；将训练集输入改进的YOLOv5实例分割网络中进行迭代训练；使用验证集对每次迭代模型进行检测，判断收敛性；最终迭代模型收敛后输出实例分割网络模型。相较于现有技术，本方法可实现基于图像的实例分割，达到对复杂形态目标的形态信息及定位信息的检测，提高了对于复杂形态目标的检测精度，同时保持较好的检测速度。
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