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公开(公告)号:CN116311094A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310230829.X
申请日:2023-03-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
Inventor: 张金明
Abstract: 一种基于深度学习的智能交通目标检测方法,属于目标检测算法领域。目前YOLOX算法在一些复杂的交通场景下较慢,对边缘角落区域快速变化的物体检测精度不够,影响了工作效率。一种基于深度学习的智能交通目标检测方法,用Mobile Netv3、深度可分离卷积和Focus结构改进YOLOX‑Darknet53,提高YOLOX的主干提取网络CSPDarknet5z模型;同时,运用基于全局显式集中特征调节的集中特征金字塔目标检测方法来改进YOLOX算法中原有的特征金字塔模型;采用DIOU作为模型的损失函数并采用Softer NMS提升YOLOX算法的性能;输出最终的深层特征图作为YOLOX目标检测网络;YOLOX目标检测网络包括:YOLOX模型的输入端、主干网络Darket53、特征增强网络以及模型预测端。
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公开(公告)号:CN216456751U
公开(公告)日:2022-05-10
申请号:CN202122825588.2
申请日:2021-11-18
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A63B23/04
Abstract: 本实用新型公开了一种基于可穿戴传感器的下肢康复训练设备,涉及康复设备技术领域,包括底座,底座的上表面一侧安装有训练台,且训练台的两侧面上方均设置有放置合,放置合的内侧连接有可穿戴腿部绑带,可穿戴腿部绑带的内侧贴合有不少于两个柔性弯曲度传感器。患者只需坐于座椅处,将可穿戴腿部绑带由放置合处取出,并把可穿戴腿部绑带置于患者膝盖,通过绑合带与粘合区相粘合,使柔性弯曲度传感器与膝盖内侧相贴合,然后,患者将脚部踩于训练踏板处,通过伸直和弯曲腿部进行训练,进而由柔性弯曲度传感器对患者训练过程中的腿部弯曲度进行记录,记录后的数据反馈至控制箱2处进行分析显示,便于医生对患者的康复情况进行判断。
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公开(公告)号:CN209091053U
公开(公告)日:2019-07-12
申请号:CN201820505858.7
申请日:2018-04-11
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A47J43/25
Abstract: 本实用新型公开了一种小型多功能插丝机,有箱体,特征是在箱体内装有电机,电机上固定齿轮为主动轮,主动轮与从动轮连接,从动轮通过固定杆定位于所述的箱体上,固定杆两侧各装有凸轮,凸轮通过定位孔与连杆连接,连杆与插板连接,使其进行前后往返运动,其特点是通过电动的方式,前后插丝,便于收集,可避免传统家用插菜板容易伤到手的风险,提高了效率,安全方便,并且更换刀片可实现其他功能。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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