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公开(公告)号：CN112904778B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202110145630.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 东北林业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于多维信息融合的野生动物智能监测方法，包括：利用无人机搭载双光同轴摄像头，按照预设航线获取野生动物的可见光图像和红外热图像的融合图像；利用无人机自动导航算法跟踪野生动物足迹走向，获得足迹链图像；对野生动物融合图像和足迹链图像分别进行拼接，获得拼接图像；在监测区域预埋振动传感器网络，对振动传感器网络采集的振动信号进行实时在线识别和分类，并将分类结果上传至监测终端；利用预先训练好的双通道网络识别模型对拼接图像进行分析，得到监测区域内野生动物物种分类结果，并上传至监测终端。本发明能够对野生动物栖息地的野生动物进行多维度和全天候监测识别，大大提高了识别精度和工作效率。
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公开(公告)号：CN102488622A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110387927.1
申请日：2011-11-29
Abstract: 药品剂量提醒仪，涉及一种药品剂量提醒仪，本发明的目的是为解决现有的药品提醒仪在定时提醒患者服药时不具备提示药品的服用剂量和药品名称这一问题。药品剂量提醒仪，它包括主机、识别装置和提示装置，所述的主机包括主控制器单元和存储模块；所述的存储模块用于存储所有药品的药品信息；所述识别装置用于获取药品的标识信息；所述的主控制器单元将药品的标识信息与所有药品的药品信息逐一比对，确定所述药品的服用信息，并通过提示装置提示；它还包括条形码生成装置，所述的条形码生成装置用于生成与药品相对应的条形码，所述的条形码能够被识别装置识别。本发明用于提醒患者安全正确的按剂量服用药品，并避免拿错药品或忘记用药的发生。
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公开(公告)号：CN115831364A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211606506.8
申请日：2022-12-14
Applicant: 东北林业大学
IPC: G16H50/30 , G16H30/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 基于多模态特征融合的2型糖尿病风险分层预测方法，本发明涉及基于视网膜眼底图像2型糖尿病风险预测技术中直接利用眼底视网膜图像进行深度学习模型训练并且模型训练过程中提取的特征相关性不强，导致预测准确度不高的问题。为改善这一问题，本发明提出了一种基于多模态特征融的2型糖尿病风险预测方法，考虑到了多种模态的特征，包含临床特征、生物指标特征、血糖方面特征以及预测血糖值，将多种信息融合在一起，综合考量，提高预测患病风险的准确率。本发明应用于2型糖尿病预测风险。
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公开(公告)号：CN102490172B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201110398633.9
申请日：2011-12-05
Abstract: 室内智能清洁机器人，涉及一种清洁机器人，本发明的目的是为解决现有的清洁机器人需要人工辅助充电后才能使用，因此存在定期充电，使用不方便的问题。室内智能清洁机器人，它包括电源模块、主控制模块和执行模块，电源模块用于对主控制模块及执行模块进行供电；主控制模块用于向执行模块发送控制命令，其中控制命令包括移动命令和执行命令；执行模块包括行走模块和清洁模块，所述行走模块用于接收主控制模块发送的移动命令并按照移动命令移动至目的位置，所述清洁模块用于接收主控制模块发送的执行命令并按照执行命令清洁地面。本发明用于清洁室内地面。
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公开(公告)号：CN112906511B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110145650.5
申请日：2021-02-02
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明公开了一种联合个体图像和足迹图像的野生动物智能监测方法，包括：利用无人机搭载双光同轴摄像头，按照预设航线获取野生动物的可见光图像和红外热图像的融合图像；利用无人机自动导航算法跟踪野生动物足迹走向，获得足迹链图像；对野生动物融合图像和足迹链图像分别进行拼接，获得拼接图像；利用预先训练好的双通道网络识别模型对拼接图像进行分析，得到监测区域内野生动物物种分类结果，并上传至监测终端。本发明能够对野生动物栖息地的野生动物图像和野生动物足迹进行同时监测识别，大大提高了识别精度和工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112906511A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110145650.5
申请日：2021-02-02
Applicant: 东北林业大学
Abstract: 本发明公开了一种联合个体图像和足迹图像的野生动物智能监测方法，包括：利用无人机搭载双光同轴摄像头，按照预设航线获取野生动物的可见光图像和红外热图像的融合图像；利用无人机自动导航算法跟踪野生动物足迹走向，获得足迹链图像；对野生动物融合图像和足迹链图像分别进行拼接，获得拼接图像；利用预先训练好的双通道网络识别模型对拼接图像进行分析，得到监测区域内野生动物物种分类结果，并上传至监测终端。本发明能够对野生动物栖息地的野生动物图像和野生动物足迹进行同时监测识别，大大提高了识别精度和工作效率。
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公开(公告)号：CN102490172A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110398633.9
申请日：2011-12-05
Abstract: 室内智能清洁机器人，涉及一种清洁机器人，本发明的目的是为解决现有市场上的清洁机器人价格高、需要人工辅助其进行清扫的问题。室内智能清洁机器人，它包括电源模块、主控制模块和执行模块，电源模块用于对主控制模块及执行模块进行供电；主控制模块用于向执行模块发送控制命令，其中控制命令包括移动命令和执行命令；执行模块包括行走模块和清洁模块，所述行走模块用于接收主控制模块发送的移动命令并按照移动命令移动至目的位置，所述清洁模块用于接收主控制模块发送的执行命令并按照执行命令清洁地面。本发明用于清洁室内地面。
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公开(公告)号：CN115831364B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202211606506.8
申请日：2022-12-14
Applicant: 东北林业大学
IPC: G16H50/30 , G16H30/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 基于多模态特征融合的2型糖尿病风险分层预测方法，本发明涉及基于视网膜眼底图像2型糖尿病风险预测技术中直接利用眼底视网膜图像进行深度学习模型训练并且模型训练过程中提取的特征相关性不强，导致预测准确度不高的问题。为改善这一问题，本发明提出了一种基于多模态特征融的2型糖尿病风险预测方法，考虑到了多种模态的特征，包含临床特征、生物指标特征、血糖方面特征以及预测血糖值，将多种信息融合在一起，综合考量，提高预测患病风险的准确率。本发明应用于2型糖尿病预测风险。
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公开(公告)号：CN114358178A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111670234.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06K9/62 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLOv5算法的机载热成像野生动物物种分类方法，包括以下步骤：获取红外热成像的野生动物监测影像，将预处理后的所述野生动物监测影像输入至训练好的物种分类模型中进行物种分类，获得分类结果；所述物种分类模型是将YOLOv5算法模型中除主干网络的CSP结构内部以外的所有卷积层均替换为Ghost模块，并在主干网络中添加注意力机制模块SE，建成物种分类模型。本发明有效减小了模型的体量，参数更小，有效提高了计算效率及其准确率，为现有技术中的野生动物物种分类提供了新的方法。
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公开(公告)号：CN112904778A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110145630.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 东北林业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于多维信息融合的野生动物智能监测方法，包括：利用无人机搭载双光同轴摄像头，按照预设航线获取野生动物的可见光图像和红外热图像的融合图像；利用无人机自动导航算法跟踪野生动物足迹走向，获得足迹链图像；对野生动物融合图像和足迹链图像分别进行拼接，获得拼接图像；在监测区域预埋振动传感器网络，对振动传感器网络采集的振动信号进行实时在线识别和分类，并将分类结果上传至监测终端；利用预先训练好的双通道网络识别模型对拼接图像进行分析，得到监测区域内野生动物物种分类结果，并上传至监测终端。本发明能够对野生动物栖息地的野生动物进行多维度和全天候监测识别，大大提高了识别精度和工作效率。
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