公开(公告)号：CN114878639A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210535430.8

申请日：2022-05-17

Applicant: 重庆文理学院 ,  中国科学院过程工程研究所

Inventor： 欧汉文 ,  张永全 ,  田亮亮 ,  杜西亮 ,  宋静 ,  曾冲 ,  王小登 ,  程正富 ,  何金磊 ,  蔡正蓬

IPC: G01N27/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G05D23/19

Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的汽车尾气浓度检测系统，包括传感器探头（100）、控制模块（200）、温度控制电路（300）、定时器模块（400）、尾气浓度电势检测电路（500）、热电偶测温补偿电路（600）及模拟量输出电路（700）；传感器探头（100）与温度控制电路（300）、尾气浓度电势检测电路（500）、热电偶测温补偿电路（600）电连接，温度控制电路（300）与定时器模块（400）电连接，定时器模块（400）、尾气浓度电势检测电路（500）、热电偶测温补偿电路（600）与控制模块（200）电连接，控制模块（200）与模拟量输出电路（700）连接。本申请系统灵敏度高、响应快、稳定性好、实用性强，能广泛用于汽车尾气浓度的实时监测。

公开(公告)号：CN114991920A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210564139.3

申请日：2022-05-23

Applicant: 重庆文理学院 ,  中国科学院过程工程研究所

Inventor： 田亮亮 ,  何金磊 ,  张永全 ,  宋静 ,  曾冲 ,  王小登 ,  欧汉文 ,  蔡正蓬 ,  杜西亮 ,  程正富

IPC: F01N11/00 ,  F01N9/00 ,  F01N3/28 ,  F01N3/20 ,  G01K7/02 ,  G01N33/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种用于柴油机汽车尾气氮氧化物的处理系统，包括检测装置（10）与处理装置（20），检测装置（10）设置在柴油机汽车的排气管上，包括氮氧检测传感器（11）、中控模块（12）、温控电路（13）、计时模块（14）、氮氧化物浓度电势检测电路（15）、温度补偿电路（16）及输出电路（17）；处理装置（20）包括响应模块（21）、储存囊（22）与喷射装置（23）。该处理系统能实时进行柴油机汽车的尾气浓度监测，响应迅速、实时性强，检测精度高、稳定性好；同时，该处理系统能够实时对尾气中氮氧化物进行处理，有效减少污染物的排放、避免尾气对大气环境或人体身体健康产生损伤。

公开(公告)号：CN114991920B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN202210564139.3

申请日：2022-05-23

Applicant: 重庆文理学院 ,  中国科学院过程工程研究所

Inventor： 田亮亮 ,  何金磊 ,  张永全 ,  宋静 ,  曾冲 ,  王小登 ,  欧汉文 ,  蔡正蓬 ,  杜西亮 ,  程正富

IPC: F01N11/00 ,  F01N9/00 ,  F01N3/28 ,  F01N3/20 ,  G01K7/02 ,  G01N33/00 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种用于柴油机汽车尾气氮氧化物的处理系统，包括检测装置（10）与处理装置（20），检测装置（10）设置在柴油机汽车的排气管上，包括氮氧检测传感器（11）、中控模块（12）、温控电路（13）、计时模块（14）、氮氧化物浓度电势检测电路（15）、温度补偿电路（16）及输出电路（17）；处理装置（20）包括响应模块（21）、储存囊（22）与喷射装置（23）。该处理系统能实时进行柴油机汽车的尾气浓度监测，响应迅速、实时性强，检测精度高、稳定性好；同时，该处理系统能够实时对尾气中氮氧化物进行处理，有效减少污染物的排放、避免尾气对大气环境或人体身体健康产生损伤。

公开(公告)号：CN114399632A

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN202210061043.5

申请日：2022-01-19

Applicant: 重庆文理学院

Inventor： 李杰 ,  杨文耀 ,  刘晴英 ,  杜西亮 ,  朱洪 ,  陈伟 ,  周洪林

IPC: G06V10/25 ,  G06V40/20 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06T7/11 ,  G06T7/13 ,  G06T7/136 ,  G06T7/194 ,  G06T7/187 ,  G06T7/66 ,  G06T5/30

Abstract: 本发明公开一种动态手势识别方法及系统，首先通过硬件控制摄像头采集图像；然后通过ROI硬件加速器提取图像中感兴趣区域ROI；采用软件方法检测人脸区域中的肤色区域并确定肤色区域图像；获取肤色区域图像中的手部图像；获取手部图像中的皮肤轮廓和质心，并根据质心位置标记手势运动轨迹；最后与手势轨迹模板进行匹配并根据匹配结果确定手势识别结果。本方法采用两个处理器分别控制图像采集和处理，进行了软硬件划分，且在对手势图像进行肤色检测之前，进行了基于人脸检测的ROI提取及尺寸归一化，一方面减小了背景区域对后续图像处理的影响，另一方面因图像尺寸减小而提高识别速度，识别正确率可达90％以上，识别速度在1秒左右，具有较高的可靠性和实用价值。