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公开(公告)号：CN119279569A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411483604.6
申请日：2024-10-23
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了基于磁力计的水下作业辅助可穿戴生命体征监测系统；涉及生命体征监测领域，该系统内包括穿戴于水下作业人员腕关节处的姿态检测装置、用于接收和分析水下作业人员数据的采集及分析平台以及用于前述两者通讯用的电缆；姿态检测装置能够监测水下作业人员的姿态信息并通过电缆将信息发送，由采集及分析平台接收信息并对信息进行分析，以获得当前水下作业人员的生命体征的估计，并根据估计的信息可以发出对应的警告信息，以提示岸上救生员及时作出应对，有效保障了水下作业人员的生命安全。
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公开(公告)号：CN118113848A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410297848.9
申请日：2024-03-15
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种深度模拟人类性格的大语言模型塑造方法，属于自然语言处理技术领域。该方法的实施包括以下步骤：本地化部署开源大语言模型；搜集“大五人格”性格工程知识库并进行数据处理，创建豆瓣小组进行人格对话语料库收集，撰写性格工程提示词；高效参数LoRA微调大语言模型；通过LangChain组件连接知识库、提示词、微调后的人格大语言模型进行人格文本输出；基于“大五人格”评价标准通过对话语聊评估大语言模型模拟人类性格的实验效果。本发明解决了传统对话聊天机器人单调无趣，难以定制独特语言风格的问题。它旨在通过使用提示词设定角色结合文本嵌入方法，利用外部数据微调大语言模型，使大语言模型输出文本具有人类性格特点，从而构造出能改变深度模拟人类特定性格特点的大语言模型。这一发明在提供精准对话、情感陪伴、心理治疗和安慰等方面可以发挥良好的效果，同时在医疗领域落地应用中具有广泛前景。
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公开(公告)号：CN117219265A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311283024.8
申请日：2023-10-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，其公开了多模态数据分析方法、装置、存储介质和设备。方法包括：获取待测试用户的多模态数据，多模态数据包含：行走时的步态数据和就诊时的音频数据与视频数据；对步态数据、音频数据和视频数据分别进行频谱分析处理，得到步态频谱图、音频频谱图和视频频谱图；基于完成训练的机器学习模型，对步态频谱图、音频频谱图和视频频谱图进行处理，得到多模态数据分析结果。装置包括：数据获取模块、频谱图得到模块和结果得到模块。通过上述技术方案提高了对多模态数据分析的适用性。
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公开(公告)号：CN117115633A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311103631.1
申请日：2023-08-30
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06V20/05 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑SVM的海冰种类识别方法，涉及模式识别技术领域。本方法的实施包括以下步骤：获取船舶的海冰振动数据；进行数据预处理，消除基线漂移问题；获取处理后的振动信号数据集，对齐、分割和标注样本；提取处理后数据的频域特征；形成特征数据集，随机划分为训练集和测试集；确定SVM为分类算法，PSO为优化算法；利用PSO‑SVM算法进行海冰种类识别。本发明解决了海冰种类识别中传统方法成本高、技术难度大等问题，实现了快速、准确的识别效果，具有广泛的应用意义。
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公开(公告)号：CN117073821A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311103748.X
申请日：2023-08-30
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了一种船舶振动测量系统，涉及振动测量技术领域，船舶振动测量系统方法的实施包括：多个无线振动传感器，按需求安装在船舶待测船舱这中；Wi‑F以及蓝牙通信模块，用于传输振动传感器的数据；移动端的蓝牙数据处理模块；服务器端的数据处理模块以及数据储存模块。这种应用于船舶振动测量的无线传感器包括测量端以及壳体，壳体内设有电路集成控制器以及电源模块。本发明解决了通过无线通讯实时同步在服务器端的接收多个振动数据并进行处理储存，以及可以通过蓝牙模块实时在移动端观察振动曲线，达到了全自动实时观察船体振动的效果，在船舶振动测量领域具有广泛的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113367640A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110642920.3
申请日：2021-06-09
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种无线胶囊机器人，包括胶囊外壳、微处理器、运动传感器、温度传感器、气压传感器、射频天线、锂电池、电源管理模块，其中射频天线、运动传感器、温度传感器、气压传感器均与微处理器电连接，锂电池与电源管理模块电连接，通过电源管理模块为胶囊机器人提供稳定工作电压，微处理器、运动传感器、温度传感器、气压传感器、射频天线、锂电池、电源管理模块均安装在胶囊外壳内部，无线胶囊机器人被口服后，在人体内胶囊的消化过程中，随着胃肠道的蠕动而运动，检测胃肠道的运动过程。本发明提供的无线胶囊机器人从运动检测的角度研究消化道疾病，与现有的无线胶囊内窥镜相比，其整体尺寸可以做到更小且费用更低，其中运动数据相较图像数据小，传输功耗低，续航久。
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公开(公告)号：CN110032097A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910204408.3
申请日：2019-03-18
Applicant: 东北大学秦皇岛分校 , 中铁山桥集团有限公司
IPC: G05B19/042 , G01D21/02 , G01S19/33 , G08C17/02
Abstract: 本发明公开了一种铁轨多参数实时监测装置及方法，所述装置包括：电源管理模块(1)、控制模块(2)、数据采集模块(3)、数据存储模块(4)和GPS模块(5)，所述的GPS模块(5)包括GPS使能模块(6)和GPS定位模块(7)，所述的电源管理模块(1)分别与控制模块(2)、数据采集模块(3)、数据存储模块(4)、GPS使能模块(6)和GPS定位模块(7)连接，控制模块(2)分别与数据采集模块(3)、数据存储模块(4)、GPS使能模块(6)和GPS定位模块(7)连接，GPS使能模块(6)与GPS定位模块(7)连接。本发明可以实现统一管控各个铁路监测装置；而且根据所采集的铁轨状态信息对铁轨进行针对性的维护。
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公开(公告)号：CN119229492A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410612074.4
申请日：2024-05-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明涉及心率信号检测领域，特别是指一种基于rPPG与深度神经网络的非接触式心率信号检测方法，方法包括1、获取若干目标人员的面部的彩色视频并通过深度神经网络模型提取面部；2、对视频数据进行预处理，设置面部感兴趣区域ROI；3、根据血液对红色分量的吸收率最小，滤除环境和拍摄设备产生的大量噪声；4、利用快速傅里叶变换算法将时域信号转换为频域信号,对数据进行进一步滤波，取这一小段频率的最高点作为心率。本发明利用深度神经网络技术，通过结合面部追踪技术，可以实现用普通摄像头进行远距离的多目标同时心率获取,提高了rPPG的通用性。
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公开(公告)号：CN119006662A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411179014.4
申请日：2024-08-27
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T11/60 , G06V40/16 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种文本驱动的人脸图像编辑方法，属于AIGC技术领域。文本驱动的人脸编辑方法的实施包括：构建人脸属性概念字典；生成StyleGAN样式空间隐向量；利用CLIP编码器对人脸数据和属性字典进行编码，得到图像和文本隐向量特征及其均值；基于隐向量特征均值，通过凸优化算法构建人脸属性编码器；使用人脸属性编码器对输入图像进行编码，获得图像特征隐向量；构建损失函数，最小化随机成对图像间的隐向量差值和样式空间隐向量差值的距离，训练映射网络；利用训练好的映射网络对输入文本进行推理，得到样式空间编辑方向。本发明有效解决了文本驱动人脸编辑中人脸身份信息不一致的问题。该技术在AIGC时代展现出大语言模型驱动人脸图像编辑的广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN114066849B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111353224.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/187 , G06T5/70 , G06T5/30 , G06V10/26 , G06V10/28 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电接口缺陷检测方法，涉及图像处理与深度学习领域，适用于大批量小目标的电接口缺陷检测，通过对电接口图像进行大批量采样；对采集到的大批量电接口图像进行切割和图像尺寸重置，重置后的图像作为检测系统的数据集与定位标志并引入改进的深度学习的分类网络模型进行训练得到损失和精度曲线；采用高精度工业相机对待检测电接口进行采样；引入改进的后的分类算法对拍摄的大批量小电接口故障进行分类检测；返回的检测结果上传到PyQt5搭建的检测开发平台与批量待检测物对比并进行筛选；改进了工业生产中对电接口的缺陷检测生产流程，提高生产合格率。
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