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公开(公告)号：CN115048978A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210449172.1
申请日：2022-04-27
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明涉及车内婴幼儿的安全检测技术领域，具体公开了一种基于多源信息融合的车内婴幼儿安全检测系统，包括感知层、传输层和应用层，感知层包括主控模块及连接主控模块的惯性传感器、麦克风阵列及双目摄像头；传输层包括连接主控模块的NB‑IoT无线通信模块；应用层包括后台服务器以及连接后台服务器的IoT云平台和移动终端，IoT云平台与NB‑IoT无线通信模块无线连接。本系统采用嵌入式的神经网络对婴幼儿哭声、车内婴幼儿形态进行检测和识别，对婴幼儿滞留车内的识别准确性高、识别速度快、工作效率高，可基本杜绝婴儿被困车内的情况发生，系统通过软硬件集成设计后，可大幅降低功耗，增长待机时间，同时能对车辆进行全方面监测、定位等，功能多样化。
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公开(公告)号：CN114595712A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210024914.6
申请日：2022-01-11
Applicant: 重庆科技学院
Abstract: 本发明涉及城市轨道交通安全技术领域，具体公开了一种基于深度神经网络的城轨邻域施工监测方法及系统，该监测方法通过在预设位置处采集固体传导的声音时域信号，并通过训练完成的第一深度神经网络对该声音时域信号进行判断，在存在钻探声时进一步判断该钻探声是否属于在该预设位置处的保护邻域内发出，若是则触发告警，而训练的第一深度神经网络对钻探声的识别准确率高达99.6％，综合后续的步骤，该方法能有效检测出城轨保护邻域存在违规施工的情形，并且还具有及时、全面、节省人力等益处。该监测系统通过设置声音感知判别模块、通讯模块和服务端，能实现上述方法的效果，除此之外，该系统易搭建、成本低，且便于融合在现有城轨管理系统中。
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公开(公告)号：CN114052682A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111526304.8
申请日：2021-12-14
Applicant: 重庆科技学院
IPC: A61B5/0205 , A61B5/1455 , A61B5/00 , A61B5/318
Abstract: 本发明公开了一种基于树莓派的生理参数监测系统，属于医疗设备领域。将本系统携带在使用者身上，通过心电采集模块对使用者身上的心电信号进行采集，脉搏采集模块采集使用者身上的脉搏波信号，使用控制电路可以基于这两种信号得到心率以及血氧饱和度，然后通过显示模块可以实时显示出来，实现实时监测和记录用户在日常生活状态下的生理信息数据的变化，达到长时间、连续监测的目的，提高了用户对自身身体状况的了解以及医生对患者病情的诊断准确性。
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公开(公告)号：CN115294066A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210947399.9
申请日：2022-08-09
Applicant: 重庆科技学院 , 重庆立固网兴网络有限公司
Abstract: 本发明涉及矿石检测技术领域，具体涉及一种砂石粒径检测方法，获取砂石原始图像，标记感兴趣区域生成砂石标注图像，利用砂石标注图像训练分割模型，得到模型权重文件，将砂石原始图像传入模型权重文件，得到分割效果图，对分割效果图进行二值化操作和形态学处理，得到二值化结果图；遍历二值化结果图的每个砂石的像素，划分非联通砂石图像区域，得到区域图像，基于区域图像寻找边界坐标索引，计算每个砂石的像素长度，得到砂石像素长度；基于砂石像素长度和实际砂石长度的比例关系，计算实际砂石长度，该方法使用分割效果图计算砂石横纵像素长度映射出砂石实际粒径长度，有效的提升砂石分割的速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114052682B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202111526304.8
申请日：2021-12-14
Applicant: 重庆科技学院
IPC: A61B5/0205 , A61B5/1455 , A61B5/00 , A61B5/318
Abstract: 本发明公开了一种基于树莓派的生理参数监测系统，属于医疗设备领域。将本系统携带在使用者身上，通过心电采集模块对使用者身上的心电信号进行采集，脉搏采集模块采集使用者身上的脉搏波信号，使用控制电路可以基于这两种信号得到心率以及血氧饱和度，然后通过显示模块可以实时显示出来，实现实时监测和记录用户在日常生活状态下的生理信息数据的变化，达到长时间、连续监测的目的，提高了用户对自身身体状况的了解以及医生对患者病情的诊断准确性。
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公开(公告)号：CN112667776B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202011588648.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/10 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及智能教学技术领域，具体公开了一种智能教学评估与分析方法，该方法结合教师评价、课后作业及实验报告的无结构化文本和结构化信息并存的特点将实体整合到卷积塔之中以构建可感知实体卷积神经网络，而后将实体关系与权重相结合，以确保最后的整合成绩能够反映学生的综合表现，成绩可靠度高，并且能帮助教师及时准确地分析学生行为，以发现学生的问题与难点，以做出及时的预判与处理，有助于加快教学进度，减轻教师负担，促进学生个性发展；还能帮助教育管理者进行信息化管理与绩效评估，促进教师专业发展，提升教学质量与学校管理能力。
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公开(公告)号：CN113052461B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110317882.4
申请日：2021-03-25
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/20 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及智能教学领域，具体公开了一种基于概率图模式推断的文本智能教学评价方法，其结合教学评价量表来源多维的特点将多源数据(包括教学文案、教学过程、技术应用、教师素养、教学质量、创新应用等指标)先进行整合，然后将整合后的多维数据放入LEX‑BERT模型中训练以提取教学评价量表的文本特征并加以适当推理，而后给文本特征加之以权重并放入到PGM模型中，通过PGM模型推断得出教师素养和教学质量的正负概率，最后将推断概率进行归一化处理之后输出最终基于文本的智能教学评价分数。本发明基于多源的教学评价量表数据，结合LEX‑BERT模型与图概率模型的信度推断优势，可获得更可靠的教学评价。
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公开(公告)号：CN113052461A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110317882.4
申请日：2021-03-25
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/20 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及智能教学领域，具体公开了一种基于概率图模式推断的文本智能教学评价方法，其结合教学评价量表来源多维的特点将多源数据(包括教学文案、教学过程、技术应用、教师素养、教学质量、创新应用等指标)先进行整合，然后将整合后的多维数据放入LEX‑BERT模型中训练以提取教学评价量表的文本特征并加以适当推理，而后给文本特征加之以权重并放入到PGM模型中，通过PGM模型推断得出教师素养和教学质量的正负概率，最后将推断概率进行归一化处理之后输出最终基于文本的智能教学评价分数。本发明基于多源的教学评价量表数据，结合LEX‑BERT模型与图概率模型的信度推断优势，可获得更可靠的教学评价。
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公开(公告)号：CN112667776A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011588648.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆科技学院
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/216 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/10 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及智能教学技术领域，具体公开了一种智能教学评估与分析方法，该方法结合教师评价、课后作业及实验报告的无结构化文本和结构化信息并存的特点将实体整合到卷积塔之中以构建可感知实体卷积神经网络，而后将实体关系与权重相结合，以确保最后的整合成绩能够反映学生的综合表现，成绩可靠度高，并且能帮助教师及时准确地分析学生行为，以发现学生的问题与难点，以做出及时的预判与处理，有助于加快教学进度，减轻教师负担，促进学生个性发展；还能帮助教育管理者进行信息化管理与绩效评估，促进教师专业发展，提升教学质量与学校管理能力。
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