公开(公告)号：CN116098596A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310119325.0

申请日：2023-02-15

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 苏丽颖 ,  邬元富 ,  韩凯 ,  孔玉梅

IPC: A61B5/0205 ,  G01J5/48 ,  G06V40/16 ,  G06V40/10 ,  G06V10/77 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G16H40/60 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的生命体征监测方法与装置，包括：计算处理模块、红外感知模块、图像采集模块、用户交互模块和通讯传输模块。通过红外感知模块获取体温信息，通过图像采集模块获取用户面部图像，从面部图像中获取用户面部图像与胸腔活动图像，将上述信息传输入计算处理模块。本发明即摆脱了监护设备功能单一的限制，同时又保证了生命体征监测的准确性。该监测算法利用深度学习算法，实时对体温、脉搏、呼吸这三个重要体征参数进行监控，并在通过深度学习技术对上述参数进行生命体征信息分析，及时发现危险波动与变化趋势，并对危险作出预警。

公开(公告)号：CN116109868A

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202310119324.6

申请日：2023-02-15

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 苏丽颖 ,  韩凯 ,  邬元富 ,  孔玉梅

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了基于轻量化神经网络的图像分类模型构建和小样本图像分类方法，利用构建的轻量化神经网络用于小样本图像分类，运用训练得到的图像分类模型可以迁移学习到其他小样本分类任务。建立一种轻量化神经网络结构，包括：DWConv、倒残差结构、GConv、ShuffleNetUnit；使用小样本数据集，对搭建的轻量化神经网络进行训练，生成图像分类模型，以此模型来完成图像分类任务。本发明搭建的轻量化神经网络可以在保证分类精度的前提下，获得好的特征图以及分类参数，降低卷积神经网络的计算量。

公开(公告)号：CN115688594A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211401252.6

申请日：2022-11-09

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 苏丽颖 ,  孔玉梅 ,  邬元富 ,  韩凯 ,  赵立磊

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N20/20 ,  G06F111/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了斑马鱼胚胎细胞的非线性粘弹性力学模型的构建方法，步骤包括如下，步骤1：将非线性弹簧元件和麦克斯韦单元并联，建立描述显微注射过程中斑马鱼胚胎细胞的注射力与注射速度、细胞变形量之间关系的非线性粘弹性力学模型方程；步骤2：进行若干次实验，通过实验，得到在不同注射速度下整个显微注射过程中的注射力和细胞变形量的数据。本发明建立的非线性粘弹性力学模型的均方根误差、决定系数等远低于线性粘弹性模型，能够准确地描述显微注射过程中斑马鱼胚胎细胞的力学行为。