公开(公告)号：CN117398083B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202311375758.9

申请日：2023-10-23

Applicant: 中国民用航空飞行学院

Inventor： 李首庆 ,  潘媛 ,  原子昊 ,  涂晓光 ,  刘家欣 ,  姚尧 ,  许可 ,  殷志新 ,  张智杰

IPC: A61B5/024

Abstract: 本发明公开了一种基于rPPG和BCG信号融合的人体心率变异信号检测方法，涉及非接触式心率测压技术领域。本发明基于深度神经网络进行多模态信号融合，即融合rPPG信号和心冲击图BCG信号，并通过差异化数据的强泛化性特征学习使融合信号更加泛化，同时采用基于双空间约束的代价函数使模型加速收敛保证融合信号的稳定性，从而实现对飞行员远程非接触式心率监测的目的。该技术不仅可以在航前辅助航医对飞行员进行心理检查，还可以在飞行过程中对飞行员进行实时心率监测，对评估飞行员的飞行品质，提高整个民航系统的便捷性和安全性具有重要意义。

公开(公告)号：CN116229137A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202211562822.X

申请日：2022-12-07

Applicant: 中国民用航空飞行学院

Inventor： 涂晓光 ,  原子昊 ,  刘建华 ,  刘勃锴 ,  王文敬 ,  雷霞 ,  胡焱 ,  许将军

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习及YOLO‑v5的目标检测模型改进装置及方法，涉及计算机视觉技术领域，其技术方案要点是：包括YOLO‑v5网络结构与对比学习网络结构；对比学习网络结构用于计算并输出正、负样本图片之间的对比损失；YOLO‑v5网络结构通过卷积运算提取图像特征，在输出端生成预测框并设置非极大值抑制运算，保留预测框进行目标损失函数计算；计算出来的目标损失与对比学习网络的对比损失进行加权求和计算最终损失值，将最终损失值反向传回给YOLO‑v5网络进行参数更新。网络训练中加入了对比学习的思想，因此使训练出来的模型对于识别目标与背景差异更加明显，有效地提高了目标检测模型的检测精度。

公开(公告)号：CN117398083A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311375758.9

申请日：2023-10-23

Applicant: 中国民用航空飞行学院

Inventor： 李首庆 ,  潘媛 ,  原子昊 ,  涂晓光 ,  刘家欣 ,  姚尧 ,  许可 ,  殷志新 ,  张智杰

IPC: A61B5/024

Abstract: 本发明公开了一种基于rPPG和BCG信号融合的人体心率变异信号检测方法，涉及非接触式心率测压技术领域。本发明基于深度神经网络进行多模态信号融合，即融合rPPG信号和心冲击图BCG信号，并通过差异化数据的强泛化性特征学习使融合信号更加泛化，同时采用基于双空间约束的代价函数使模型加速收敛保证融合信号的稳定性，从而实现对飞行员远程非接触式心率监测的目的。该技术不仅可以在航前辅助航医对飞行员进行心理检查，还可以在飞行过程中对飞行员进行实时心率监测，对评估飞行员的飞行品质，提高整个民航系统的便捷性和安全性具有重要意义。