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公开(公告)号：CN112820370B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202110181525.X
申请日：2021-02-09
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于舌象信息的健康管理系统，该系统包括：舌象图片获取模块，用于：获取待识别的舌象图片；健康状态确定模块，用于：根据所述舌象图片得到所述舌象图片所体现的综合健康状态，所述综合健康状态包括健康评分。本发明提供的基于舌象信息的健康管理系统，通过根据舌象图片得到包括健康评分的综合健康状态，实现了自动化舌诊，有利于从整体上把握健康程度。
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公开(公告)号：CN114469035A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210007052.6
申请日：2022-01-05
Applicant: 清华大学
Inventor： 刘长松
Abstract: 本发明实施例提供一种抗驾驶疲劳安全辅助系统及方法，该系统包括安装于方向盘上的PPG测量模块、计算与控制模块以及电刺激模块，PPG测量模块用于采集人体PPG信号；计算与控制模块用于根据人体PPG信号得到疲劳程度指数，在疲劳程度指数大于预设第一阈值时，计算电刺激过程的刺激参数；电刺激模块用于根据刺激参数实施电刺激。本发明实施例实现一个集疲劳测量和抗疲劳干预于一体的闭环系统，根据疲劳测量结果计算刺激参数，提高对不同人的适应性，提高干预效率和效果；通过人体PPG测量得到疲劳程度指数，在检测到疲劳后实施电刺激进行抗疲劳干预，提高了驾驶安全性；无需复杂设备，小巧方便，可以后装于方向盘上。
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公开(公告)号：CN114399780A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111463289.7
申请日：2021-12-02
Applicant: 清华大学 , 上海浦东发展银行股份有限公司
IPC: G06V30/413 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06N3/02 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种表格检测方法、表格检测模型训练方法及装置，该方法包括：将待检测表格图像输入训练后的检测模型，得到表格预测分割图；根据表格预测分割图，确定表格预测框的位置信息；其中，检测模型训练过程为：将已知表格线和背景的训练样本，输入检测模型主干网络，得到表格预测分割图；根据分割图，分别基于表格线分类结果计算第一损失值，基于单元格回归结果计算第二损失值，基于表格对齐特征计算第三损失值；根据综合损失值对检测模型进行参数更新。该方法不仅考虑了表格分割任务的全局特征，同时得到了单元格回归及单元格对齐任务的局部信息，即综合考虑了表格的整体特征，其损失值计算更客观，从而模型在进行表格检测时的准确度较高。
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公开(公告)号：CN110811576A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911122430.X
申请日：2019-11-15
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/08 , A61B5/02 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及医疗模块械技术领域，尤其涉及一种实时健康数据处理模块组、实时健康数据采集装置及系统。该模块组包括：数据采集模块能与弹性压力元件连接，用于感应压力信号并采集健康数据以获得第一健康数据；信号处理模块与数据采集模块连接，用于对第一健康数据进行数字信号自处理以获得第二健康数据；存储模块分别与数据采集模块和信号处理模块连接，用于分别接收、整合并存储待上传数据；无线传输模块与存储模块连接，用于将待上传数据通过无线数据传输模式传送到上位机中。该模块组能对健康数据进行自处理和数据上传，从而克服了现有的手环结构的可穿戴健康设备因接触不紧密而造成信号采集不好、信号质量下降的缺陷。
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公开(公告)号：CN110522424A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910772417.2
申请日：2019-08-21
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例提供一种新型压力传感器及其生理信号测量方法，该新型压力传感器包括：应变单元和测量单元；其中：应变单元用于感知压力的变化并产生弹性变形，且应变单元采用不完全透光材料；测量单元包括发光模块和光接收及转换模块；发光模块发出的光经过应变单元后被光接收及转换模块接收并转换为电信号，电信号的变化反映压力的变化。本发明实施例提供的新型压力传感器及其生理信号测量方法，通过将压力的变化转换为应变单元的形变，进而转换为光信号，并进一步转换为电信号，实现了压力变化信息的简便快速获取；并且具有精度高、可以测量很微小的压力变化，灵敏度高、压力变化反应快，体积小、使用方便，抗干扰能力强等诸多优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110432874A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910681809.8
申请日：2019-07-26
Applicant: 清华大学
IPC: A61B5/02
Abstract: 本发明实施例提供一种脉搏波的处理方法及装置，该方法包括：根据预设的分割规则，将脉搏波长波形分解为多个短波形片段；对每个短波形片段进行归一化调整，将取值区间放缩到预设区间范围后，转换为二维脉图的行图像，按照每个短波形片段的生成时间顺序，将所有短波形片段对应的行图像逐行堆叠放置，组合生成二维脉图。本发明实施例提供的脉搏波的处理方法及装置，通过对脉搏波形的分解与重新组合，将一维脉搏波转换成了二维脉图，在行方向上可以表示一个脉搏周期内脉搏波的强弱变化以及时间周期长短，在列方向上可以表示各个脉搏周期间的脉搏受人体生理参数调节的变化规律，便于使用各种图像处理工具进行分析处理，以获得更多的人体参数数据。
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公开(公告)号：CN107909101A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711106410.4
申请日：2017-11-10
Applicant: 清华大学
CPC classification number: G06K9/6259 , G06K9/685 , G06K2209/01 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供基于卷积神经网络的半监督迁移学习字符识别方法，包括：将目标域中无类别标签的批量字符图像样本作为测试样本集输入半监督迁移学习后的卷积神经网络，识别所述测试样本集的字符图像；所述半监督迁移学习后的卷积神经网络由源域中有类别标签的批量字符图像样本、目标域中有类别标签的批量字符图像样本以及所述目标域中无类别标签的批量字符图像样本联合训练所得，提高了识别精度。本发明提供的基于卷积神经网络的半监督迁移学习字符识别方法及系统，能利用大量有类别标签的源域样本、少量有类别标签的目标域样本和较容易获得的无类别标签的目标域样本进行半监督迁移学习，提高了卷积神经网络对目标域样本的适应能力。
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公开(公告)号：CN104008370B
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201410211494.8
申请日：2014-05-19
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种视频人脸识别方法，包括以下步骤：S1：对视频进行人脸检测和跟踪得到人脸序列；S2：对所述人脸序列进行筛选，得到人脸典型帧集合；S3：基于正面人脸生成技术和图像超分辨率技术优化所述人脸典型帧集合，得到增强的人脸典型帧集合；S4：通过将所述增强的人脸典型帧集合与预设的静态人脸图像匹配库比对，进行人脸识别或验证。与现有的视频人脸识别方法相比，本发明通过使用增强的人脸典型帧集合，过滤和补偿了视频人脸姿态和分辨率的变化，从而提高了视频人脸识别的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN102609408A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210007729.2
申请日：2012-01-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多文种文档图像识别的跨文种理解方法，包括以下步骤：获取源文种的文档扫描图像，通过多文种文档图像识别途径对所述文档扫描图像进行处理，以得到源文种识别文本；对所述源文种识别文本进行分句处理；利用基于词的或基于句子的文本翻译理解模块对分句处理后的源文种识别文本进行转换，获得目标文种文本；对所述文档扫描图像、源文种识别文本和目标文种文本进行显示输出。本发明能够实现对多文种的文档扫描图像进行识别、分句、跨文种理解以及双语对照图文显示，为用户提供了各文种、各民族文字信息的获取、保存、交流与转换功能，便于用户实现跨文种的文档理解。
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公开(公告)号：CN101561875B
公开(公告)日：2012-05-30
申请号：CN200910143325.4
申请日：2008-07-17
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种二维人脸图像定位的方法，属于计算机视觉和模式识别领域。所述方法包括：获取预设的数据库中的二维人脸图像；利用所述数据库中的二维人脸图像，构建二维人脸形状模型；利用所述数据库中的二维人脸图像，构建二维人脸局部纹理模型；根据所述二维人脸形状模型和二维人脸局部纹理模型，对所述二维人脸图像进行定位。本发明实施例通过利用预设的数据库建立二维人脸形状模型和二维人脸局部纹理模型，实现了对二维人脸图像进行精确定位，在局部纹理建模时使用点对比特征和特征选择相结合的方法，提高了计算速度和特征点的定位效果。
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