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公开(公告)号：CN110269580A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201810212966.X
申请日：2018-03-15
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种微型无线内窥机器人系统，属于医用内窥技术领域。所述系统包括第一壳体和第二壳体，所述第一壳体为圆柱形，第二壳体为螺旋状柱形；所述第一壳体和第二壳体之间通过连接轴连接，所述连接轴分别固定在第一壳体内和第二壳体内设置的轴承上，所述从第一壳体内的端部到与第二壳体的连接方向上依次设置有焦距镜头、LED照明模块、图像传输模块和数据发射模块；所述第二壳体外侧还设置有螺旋套。本发明既可无线向外发送数字图像信息，又可无线接收控制指令实现对胶囊工作状态及工作方式地控制，系统还可通过有线或无线终端向计算机医用影像工作站传递图像信息和接收控制指令，另外可以通过自身调节在体内进入到任何一个可以到达的位置。
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公开(公告)号：CN108475414A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201580083784.1
申请日：2015-10-27
Applicant: 华为技术有限公司 , 清华大学深圳研究生院
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明实施例提供一种图像处理方法和装置，其中，该图像处理方法，包括：根据图像特征，对图像样本集合分类，得到图像样本子集合，其中，图像样本子集合包含高分辨率图像样本和对应的低分辨率图像样本；根据第一、第二目标函数和低、高分辨率图像样本，获得图像样本子集合对应的第一、第二特征矩阵及高低分辨率图像样本间的映射关系矩阵；确定待处理图像对应的图像样本子集合；根据第一目标函数和待处理图像对应的图像样本子集合对应的第一特征矩阵、第二特征矩阵和高低分辨率图像样本间的映射关系矩阵，获得待处理图像对应的高分辨率图像。
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公开(公告)号：CN104166836B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201410191630.1
申请日：2014-05-08
Applicant: 清华大学深圳研究生院 , 深圳市星谷科技有限公司
Abstract: 本发明涉及公开了一种基于多特征建模的分块多尺度工程车辆识别方法，包括：样本库建立步骤；建立存储所述至少两组样本的样本库；样本图片分区步骤；将每组所述样本中每张工程车辆图片划分成车头、车身、轮胎、履带、机械臂等区域；样本特征提取步骤；分别从工程车辆图片上提取相应的样本特征；样本特征模型建立步骤；利用同一个样本特征集中的特征建立对应的样本特征模型；目标图像识别步骤；将目标图像进行缩放在多个尺度下将特征与各个样本特征模型比对，以判断目标图像是否能够与其中任意一个样本特征模型匹配，若是，则判断目标图像中包含有工程车辆。本发明可以在复杂场景下对目标图像进行识别，以判断目标图像中的图像是否包含有工程车辆，精度和准确性高。本发明提供了一种对应的系统。
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公开(公告)号：CN104181084B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410425996.0
申请日：2014-08-26
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种气溶胶传感器，包括：气溶胶入口、气溶胶带电单元、沉积单元、电荷检测单元、控制单元、信号处理单元、气溶胶出口；所述气溶胶入口、所述气溶胶带电单元、所述沉积单元、所述电荷检测单元、所述气溶胶出口依次连接，所述电荷检测单元与所述信号处理单元相连，所述控制单元分别与所述沉积单元和所述电荷检测单元相连；所述电荷检测单元包括至少一个电荷检测子单元，所述电荷检测子单元依次连接，每个所述电荷检测子单元分别与所述控制单元相连，每个所述电荷检测子单元分别与所述信号处理单元相连。通过本发明提供的一种气溶胶传感器，能够实现较宽粒径测量范围的气溶胶颗粒的测量，同时易于小型化。
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公开(公告)号：CN103996050A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410191701.8
申请日：2014-05-08
Applicant: 清华大学深圳研究生院 , 深圳市星谷科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于极坐标下Fourier频谱的防护网检测方法；包括以下步骤：S1、建立防护网训练样本库；S2、对正样本图像库中的图像进行滑窗处理，并对滑窗处理后的每一小块图像做Fourier变换；S3、对经过Fourier变换的图像采用极坐标变换，作为防护网的纹理特征；S4、将提取的各个纹理特征送入分类器中，得到基于防护网训练样本库的智能分类器；S5、完成训练阶段后进行防护网检测；本发明提出了用防护网检测作为可能的违章建筑活动判别依据，利用计算机结合摄像头，对国有土地进行自动监控，实行自动识别防护网，来判断是否有违法违建行为，实时性、时效性更强，不会使得发现违建行为的时间滞后，且监控工作状态稳定，工作不间断，耗能耗材低，省时省力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101547344B
公开(公告)日：2010-09-01
申请号：CN200910106883.3
申请日：2009-04-24
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及基于联动摄像机的视频监控装置及其跟踪记录方法，监控装置包括：一个随动摄像装置，包括安装在第一运动控制平台上的第一摄像机和安装在第二运动控制平台上的第二摄像机，第二运动控制平台与第一摄像机固定连接跟随第一摄像机同步运动；一台计算机，通过数据通信接口与两个运动控制平台和两个摄像机连接，控制第一摄像机跟踪、定位进入监控区域的目标，控制第二摄像机对准目标、捕获被跟踪目标的特写细节，实现对目标的视频监控及智能记录。其不但可以跟踪记录目标在监控区域的活动过程和目标的特写细节，而且可正常工作于移动载体上、可以跟踪记录进入监控区域的保持长时间静止不动的目标、可以节省存储空间和降低硬件成本。
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公开(公告)号：CN101539995A
公开(公告)日：2009-09-23
申请号：CN200910106894.1
申请日：2009-04-24
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于手指静脉纹与手指背纹的成像设备及多模态身份认证方法，成像设备包括一个采集支架，其上设置手指放置凹型区；一个可见光成像装置，安装于采集支架上手指放置区的一侧，用于获取手指的指背图像；一个近红外成像装置，安装于采集支架上与所述可见光成像装置相对的手指放置区的另一侧，用于在近红外光源照射下获取手指的静脉图像，以及一个条形近红外光源，安装于采集支架上，用于从手指侧面向手指照射近红外光。身份认证方法包括注册过程和认证过程，其在采用的生物特征包括同一手指的指背纹和静脉纹。还涉及包括上述成像设备的身份认证设备。它具有较好的抗伪造性能，能有效提高生物特征识别系统的稳定性和适用性。
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公开(公告)号：CN113989861B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202111162648.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
IPC: G06V40/13 , G06V10/141 , H04N23/56 , H04N23/695
Abstract: 一种多视角手指静脉图像采集设备，包括摄像模块、照明模块、驱动模块和支撑模块，支撑模块上设置有旋转轨道，驱动模块包括电机和转柄，电机安装在支撑模块上，转柄安装在电机上，摄像模块和照明模块相对设置并分别与转柄相连，摄像模块和照明模块还分别通过滑轮安装在旋转轨道上，摄像模块和照明模块之间设置有供手指放入的空间，电机驱动转柄转动，转柄带动摄像模块和照明模块沿旋转轨道同步旋转，摄像模块对手指进行多视角摄像，照明模块在多视角摄像时对手指提供对应视角的照明。本发明只使用单个相机实现对手指静脉多视角全方位的灵活采集，大大减少了投入成本，简化了设备结构和控制程序，以低成本实现了高质量易操作的多视角指静脉采集。
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公开(公告)号：CN119207463A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411265896.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 一种基于音频分析的设备异常检测方法，包括：从设备中采集声音信号，并进行预处理以生成对数梅尔谱图；通过时间特征增强网络TANet和时域混合增强模块TMixup对对数梅尔谱图进行处理，以增强其时序特征并生成特征表示；利用多尺度时序特征提取模块MSTNet从原始音频信号中提取涵盖短期、中期和长期依赖关系的多尺度时序特征；结合经过增强的对数梅尔谱图特征和MSTNet提取的多尺度时序特征，通过潜在扩散模型LDM和生成对抗网络GAN在潜在空间中进行扩散和对抗性训练，生成高质量的特征，通过生成对抗网络的判别器，对特征进行分析，判别设备是否处于异常状态。本发明在复杂多变的工业环境中也能保持高效的异常检测性能，为工业设备提供了可靠、经济的异常检测解决方案。
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公开(公告)号：CN118097383A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410304746.5
申请日：2024-03-18
Applicant: 清华大学深圳国际研究生院
Abstract: 本发明公开了一种外部参考图像质量评价系统，包括：多尺度特征提取模块，用于提取外部参考图像和待评测失真图像的浅层特征；特征转换与对齐模块，连接于所述多尺度特征提取模块，用于将待评测失真图像浅层特征转换为待评测失真图像特征向量，以及，将待评测失真图像浅层特征与外部参考图像浅层特征对齐后的特征转换为差分特征向量；MLP‑Mixer编码模块，连接于所述特征转换与对齐模块，用于对所述待评测失真图像特征向量和所述差分特征向量分别进行编码，获得待评测失真图像编码后特征和差分特征向量的编码后特征；以及质量回归模块，连接于所述MLP‑Mixer编码模块，用于以所述待评测失真图像编码后特征和所述差分特征向量的编码后特征的融合特征作为输入，输出评测分数。
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