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公开(公告)号：CN117891065A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311854159.5
申请日：2023-12-29
IPC: G02B27/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度自由曲面表达的扩展光源辐照度调控方法，属于高质量、高能效、高集成性照明领域。本发明通过优化自由曲面系统实现针对扩展光源的辐照度调控，该方法构建了可微的自由曲面蒙特卡罗光线追迹方法对自由曲面系统进行仿真以提升优化效率，提出了多尺度的自由曲面面型表达式用来描述自由曲面不同尺度的特征以提升设计能力，还引入了无约束极小化拉格朗日乘子法约束自由曲面形状和尺寸，该方法能够实现接近菲涅尔损耗极限的能量效率，能够针对扩展光源实现复杂的辐照度调控效果，能够任意调节多个自由曲面的外形和尺寸实现任意紧凑程度的自由曲面系统，是一种设计能力强设计效率高的新方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110322662B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910367198.X
申请日：2019-05-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08B21/04
Abstract: 本申请公开了一种基于生理与行为特征的位姿监控与跌倒报警手环，包括表头和表带，所述表带的两端分别与所述表头的两端相连接，所述表头包括表壳、保护壳、控制模块、以及显示屏；控制模块包括核心运算处理模块、六轴传感器、电源模块、通讯模块、语音识别及播报模块、心率监测模块、内存卡、定位模块、以及报警模块；核心运算处理模块用于接收六轴传感器发送的姿态信息，对姿态信息进行处理和计算，得到姿态数据，将姿态数据发送到显示屏和内存卡，通过姿态数据判定是否为跌倒，若为跌倒，则发送报警指令到报警模块；本发明采集老年人跌倒数据，通过报警模块和客户端及时发出报警信息，使老人在跌倒时第一时间得到救助。
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公开(公告)号：CN110327050B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201910367318.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种用于可穿戴装备的人跌倒状态嵌入式智能检测方法，将六轴加速度传感器放置在人体手腕处，提取人体在三维方向上的原始三维加速度数据、并发送至ARM嵌入式CPU进行处理，ARM嵌入式CPU对采集到的原始三维加速度数据进行处理判定是否为跌倒位姿，对原始三维加速度数据进行预处理得到简化三维加速度数据，对简化三维加速度数据进行特征提取，设置特征阈值范围、持续位姿识别阈值以及跌倒阈值，判定是否发生跌倒。本申请提供的用于可穿戴装备的人跌倒状态嵌入式智能检测方法，对数据预处理、对特征数据计算判定，分类细化了位姿的种类，更加完善了跌倒和姿势的识别，使得识别更为准确合理。
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公开(公告)号：CN110322662A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910367198.X
申请日：2019-05-05
Applicant: 北京理工大学
IPC: G08B21/04
Abstract: 本申请公开了一种基于生理与行为特征的位姿监控与跌倒报警手环，包括表头和表带，所述表带的两端分别与所述表头的两端相连接，所述表头包括表壳、保护壳、控制模块、以及显示屏；控制模块包括核心运算处理模块、六轴传感器、电源模块、通讯模块、语音识别及播报模块、心率监测模块、内存卡、定位模块、以及报警模块；核心运算处理模块用于接收六轴传感器发送的姿态信息，对姿态信息进行处理和计算，得到姿态数据，将姿态数据发送到显示屏和内存卡，通过姿态数据判定是否为跌倒，若为跌倒，则发送报警指令到报警模块；本发明采集老年人跌倒数据，通过报警模块和客户端及时发出报警信息，使老人在跌倒时第一时间得到救助。
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公开(公告)号：CN119902385A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510166512.3
申请日：2025-02-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自由曲面表达的渐进多焦点镜片设计方法，主要用于老花眼群体的视力矫正，属于眼视光学设计领域；本发明通过优化自由曲面实现渐进多焦点镜片的光焦度匹配与像散最小化，该设计方法利用自由曲面表达构建了一个非线性泛函最小化问题，同时通过求解一个与基于球面基底扰动项相关的线性四阶偏微分方程获得优化初始解；该方法能够在尽可能实现光焦度匹配的前提下使得镜片有效区域内的像散最小，同时使得渐进通道两侧的高像散区域向镜片边缘区域转移，能够为佩戴者实现包含特定加光度、通道长度、有效视觉区范围等在内的多种定制化需求。
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公开(公告)号：CN110327050A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910367318.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种用于可穿戴装备的人跌倒状态嵌入式智能检测方法，将六轴加速度传感器放置在人体手腕处，提取人体在三维方向上的原始三维加速度数据、并发送至ARM嵌入式CPU进行处理，ARM嵌入式CPU对采集到的原始三维加速度数据进行处理判定是否为跌倒位姿，对原始三维加速度数据进行预处理得到简化三维加速度数据，对简化三维加速度数据进行特征提取，设置特征阈值范围、持续位姿识别阈值以及跌倒阈值，判定是否发生跌倒。本申请提供的用于可穿戴装备的人跌倒状态嵌入式智能检测方法，对数据预处理、对特征数据计算判定，分类细化了位姿的种类，更加完善了跌倒和姿势的识别，使得识别更为准确合理。
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