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公开(公告)号：CN115035212B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210480806.X
申请日：2022-05-05
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供一种基于语义控制的生成数据集的方法、生成图像的系统,包括：根据数据筛选规则从房屋布局图的原始数据集中筛选出合格数据和部分合格数据，删除不合格数据；对合格数据进行半自动标注的图像分割与目标检测，获得房屋布局信息；对部分合格数据进行手动标注的图像分割与目标检测，获得房屋布局信息；房屋布局信息包括：房间类型、房间坐标点；根据房屋布局信息，判断计算出房间类型的数量、房间方位、房间相邻关系；根据房间类型的数量、房间方位、房间相邻关系，依据文字描述模板生成文字描述；对文字描述再次过滤、规范化数据，生成最终目标检测数据集；本发明优点：能够缩短设计周期的，能让非专业房屋设计人员参与设计。
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公开(公告)号：CN117036695A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310910962.X
申请日：2023-07-24
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供一种基于光滑性约束的深度神经网络图像分割方法，采用基于曲线演化的光滑性损失计算方法作为神经网络分割模型的损失函数，本发明损失函数首先将分割标签转换为符号距离函数，提出了基于距离惩罚的内容损失度量，对于分割错误的像素点，其损失大小与距离标签边界的距离正相关，有效避免了出现误分割的小区域；然后，提出了无监督的长度损失度量，该度量基于水平集方法最小化预测Mask的边界长度，保证分割结果的光滑性。最后，为了解决由于长度损失函数可能过度约束导致预测图中分割目标消失从而误分的情况，提出了面积弥补损失度量，来为分割图像的过程中提供一个向外的“弥补”损失。
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公开(公告)号：CN113378812A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110559663.7
申请日：2021-05-21
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Mask R‑CNN和CRNN的数字表盘识别方法，构建基于Mask R‑CNN和CRNN的数字表盘识别模型后，将待识别原始图像输入模型即可输出识别的结果。识别模型按照以下方法训练获得：收集原始图像，划分训练数据集、验证数据集和测试数据集；将训练集图像进行标签操作得到标签图像；进行特征提取后获得感兴趣的目标框ROI；对融合特征图进行FCN操作，输出mask；对目标框ROI进行分类，输出类别class和标注框box；计算mask中所要识别区域的四点坐标，并通过透视变换，将四边形识别区域变换成矩形；将保存的矩形图像作为卷积循环神经网络模型CRNN的输入进行数字识别。
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公开(公告)号：CN106390420B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201610991240.1
申请日：2016-11-09
Applicant: 郑州大学
IPC: A63B71/06
Abstract: 本发明公开了数据的采集分析技术领域的一种运动数据的采集处理系统，该运动数据的采集处理系统包括前台数据采集系统和后台数据处理系统，所述前台数据采集系统和后台数据处理系统均通过中央处理器双向电性连接；所述前台数据采集系统包括环境信息采集子系统、身体信息采集子系统和姿态信息采集子系统，所述后台数据处理系统包括远程控制子系统和报警提示子系统，本发明提出的一种运动数据的采集处理系统，当运动员的身体信息出现异常时，报警器会发生报警，从而避免了一些意外事故的发生，当运动员的运动姿态不标准时，语音提示单元会发出提示的声音，使得运动员能够及时修正运动姿态，该发明使用方便，成本低廉。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106390420A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610991240.1
申请日：2016-11-09
Applicant: 郑州大学
IPC: A63B71/06
Abstract: 本发明公开了数据的采集分析技术领域的一种运动数据的采集处理系统，该运动数据的采集处理系统包括前台数据采集系统和后台数据处理系统，所述前台数据采集系统和后台数据处理系统均通过中央处理器双向电性连接；所述前台数据采集系统包括环境信息采集子系统、身体信息采集子系统和姿态信息采集子系统，所述后台数据处理系统包括远程控制子系统和报警提示子系统，本发明提出的一种运动数据的采集处理方法及系统，当运动员的身体信息出现异常时，报警器会发生报警，从而避免了一些意外事故的发生，当运动员的运动姿态不标准时，语音提示单元会发出提示的声音，使得运动员能够及时修正运动姿态，该发明使用方便，成本低廉。
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公开(公告)号：CN115607164A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211187682.2
申请日：2022-09-28
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提出了一种心电特征波分割方法、系统、装置及可读存储介质，方法包括：将数据集样本输入到编码器网络中进行下采样提取特征表示；将提取的特征表示分别经过全局平均池化GAP和全局最大池化GMP处理后，将得到的两个特征向量进行拼接，然后再进行FC+ReLU+BN的投影操作，最终得到原始心电数据的最终特征向量；将所提取的最终特征向量输入到NT‑Xent对比学习损失函数中，通过反向传播进行模型参数优化；将解码器网络与编码器网络进行跳连拼接，然后利用有特征波标注的LUDB数据集进行模型的微调，获取最终的分割模型；将原始的心电数据输入到已训练的分割模型进行特征波分割，即得不同分量波形的分割结果。
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公开(公告)号：CN115035212A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210480806.X
申请日：2022-05-05
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供一种基于语义控制的生成数据集的方法、生成图像的系统,包括：根据数据筛选规则从房屋布局图的原始数据集中筛选出合格数据和部分合格数据，删除不合格数据；对合格数据进行半自动标注的图像分割与目标检测，获得房屋布局信息；对部分合格数据进行手动标注的图像分割与目标检测，获得房屋布局信息；房屋布局信息包括：房间类型、房间坐标；根据房屋布局信息，判断计算出房屋类型的数量、房间方位、房间相邻关系；根据房屋类型的数量、房间方位、房间相邻关系，依据文字描述模板生成文字描述；对文字描述再次过滤、规范化数据，生成最终目标检测数据集；本发明优点：能够缩短设计周期的，能让非专业房屋设计人员参与设计。
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公开(公告)号：CN115607164B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202211187682.2
申请日：2022-09-28
Applicant: 郑州大学
IPC: A61B5/318 , A61B5/346 , A61B5/00 , A61B5/353 , A61B5/355 , A61B5/366 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种心电特征波分割方法、系统、装置及可读存储介质，方法包括：将数据集样本输入到编码器网络中进行下采样提取特征表示；将提取的特征表示分别经过全局平均池化GAP和全局最大池化GMP处理后，将得到的两个特征向量进行拼接，然后再进行FC+ReLU+BN的投影操作，最终得到原始心电数据的最终特征向量；将所提取的最终特征向量输入到NT‑Xent对比学习损失函数中，通过反向传播进行模型参数优化；将解码器网络与编码器网络进行跳连拼接，然后利用有特征波标注的LUDB数据集进行模型的微调，获取最终的分割模型；将原始的心电数据输入到已训练的分割模型进行特征波分割，即得不同分量波形的分割结果。
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公开(公告)号：CN203777455U
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201420082986.7
申请日：2014-02-26
Applicant: 郑州大学第一附属医院
Abstract: 本实用新型公开了一种引流管固定贴，包括透气性织物基层和贴附在所述织物基层内侧中部位置的敷料，所述织物基层内侧边沿设置有黏胶条，其上贴附有保护膜；自所述敷料的中心向外均匀开设有放射状缝口，其中一条缝口贯穿织物基层并延伸至织物基层的边缘形成引流管放入口，对应于敷料中心处的织物基层上开设有出管口，所述出管口上设置有内侧带有粘胶层和护膜的防护盖。本实用新型的优点在于使用、更换方便，能对渗液或渗血量进行评估；引流管固定牢固，可降低引流管脱管率；同时还可用于各种留置针（如中心静脉、外周静脉、PICC）等的固定，固定管路、吸收渗液、降低感染发生率效果显著。
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