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公开(公告)号：CN110441058A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910723815.5
申请日：2019-08-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明属于检测技术领域，具体涉及一种基于压力检测的径向滑动轴承磨损量的在线检测装置。技术方案如下：包括定子、转子、压力传感器、压块、弹簧、滚珠及信号处理器，定子与滑动轴承座同轴固联，转子与转轴同轴固联，定子设有径向通孔，压力传感器固定设置在径向通孔的外部端口处，滚珠置于径向通孔内并与转子接触，压块置于压力传感器下方，弹簧置于压块与滚珠之间；压力传感器用于采集弹簧压力的变化形成监控信号并发送给信号处理器，信号处理器用于对监控信号进行分析并转换成转轴位置变化量输出给数据采集装置。本发明能够实现对径向滑动轴承磨损量的在线检测。
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公开(公告)号：CN119600182A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411095968.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种包含透明物体场景的三维重建和渲染的方法，涉及计算机视觉技术领域，本发明拍摄透明物体及周围环境的全景，构建色彩鲜艳场景下的不同类型的透明物体数据集以供网络训练，并最终得出整体场景的重建结果。方法使用一种多模块渲染网络模型，通过角度网络和反射网络对学习图片中不同角度的信息来训练网络。由于场景中包含透明物体，所以在考虑光线传播路径的时候，不能仅仅只假设光路沿直线传播，需要考虑场景中存在的折射、反射等特殊环节。本发明提供的方法同时包含折射区域和反射区域的重建，实现对包含透明物体整体场景的重建与渲染。
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公开(公告)号：CN119007292A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411117067.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/72 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N5/01 , G06N20/20 , G01J5/48
Abstract: 本发明公开了一种基于红外图像的人体动作识别方法，所述方法包括获取红外图像；构建红外图像人体骨骼关键点坐标数据集；构建红外图像人体骨骼关键点提取网络；基于红外图像人体骨骼关键点坐标数据集训练红外图像人体骨骼关键点提取网络和随机森林分类器；获取待识别红外图像，基于红外图像人体骨骼关键点提取网络和随机森林分类器对待识别红外图像进行动作的分类与预测。本发明通过高斯分布生成样本标签，引入其他关键点到心脏的相对距离作为特征，结合深度可分离卷积模块的全卷积神经网络，解决了现有行为识别方法在夜间无光或恶劣天气条件下，仅依赖可见光环境的局限性，显著提升了红外人体行为动作识别的实时性和准确率。
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公开(公告)号：CN119006780A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411021763.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06V10/25 , G06V10/88 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于线性注意力的复杂场景下红外小目标检测方法；首先，处理划分原始数据集，利用序列噪声建模技术对训练集中的图片施加噪声数据，以得到复杂场景下的小目标数据，提高检测泛化能力；再对数据集中的小目标区域进行负样本增强，扩充数据集；其次，发明一种小目标分割网络，编码部分通过减少空间维度获得高层次语义信息，提取特征，解码阶段恢复空间维度，重建原始图像结构；网络中的线性注意力模块，旨在提高特征提取能力的同时降低空间复杂度；而空洞卷积模块扩大感受野，减弱下采样次数过多造成的小目标信息丢失；其中，使用跳跃连接保留高分辨率信息，使用深度监督不同尺度的信息；最后，使用八连通邻域聚类模块确保匹配准确，减少误检；本发明能对复杂背景下的红外图像进行目标检测，有效抑制背景噪声的干扰，提高了红外小目标检测的准确度。
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公开(公告)号：CN118033805A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410441622.1
申请日：2024-04-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于回音壁微腔的在纤式结构、传感器及制作方法，属于微纳光子学领域。一种基于回音壁微腔的在纤式结构包括第一波导、第二波导、第三波导、三个回音壁微腔；第一波导的第一端为输入端/输出端，第一波导的第二端与第二波导的第一端错位熔接，第二波导的第二端与第三波导的第一端错位熔接，且偏移方向相同，偏移量相同；所述三个回音壁微腔嵌入在第二波导内，且在第二波导的两端之间，第三波导的第二端为输入端/输出端。本发明利用回音壁微腔制作在纤式结构，实现品质因子提升至105，法诺共振峰斜率达到100dB/nm以上，因此传感分辨率更高，可以提高测量的精准性，对于温度、应力等变化更加灵敏，更好的应用在传感器领域。
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Patent Agency Ranking
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：CN119006714A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411095971.9
申请日：2024-08-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T17/00 , G06T7/55 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于特征增强的多视图三维重建方法，该方法包括：获取待重建物体的多张不同视角的图像和相机位姿，通过特征图提取网络提取多尺度特征图，使用单应性变换和基于方差的代价度量获得三维代价体；三维代价体经过权重网络得到自适应代价体，通过轻量级3DCNN进行初始深度图预测；利用二维卷积层连接自适应代价体和深度图，与上下文特征连接形成动态代价体，输入到门控循环单元GRU中，得到更新后的深度图；通过基于可见性的融合算法，将不同视角的深度图融合并投影到3D空间中，得到三维点云数据。本发明可降低网络的参数和计算量，在使用较少GPU显存的情况下有效提高了重建精度和完整性。
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公开(公告)号：CN118505544A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410775894.5
申请日：2024-06-17
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T5/60 , G06N3/006 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/50 , G06T7/13 , G06V10/26 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开一种基于多通道特征融合网络的红外图像增强方法，涉及红外图像增强技术领域。本发明在轮廓强化通道中，实现了对红外图像中轮廓信息的特征提取与特征映射重建，减轻了梯度在网络传播中退化的问题，提高了网络表达能力和性能；在细节强化通道中，更好地保留和传递底层和高层之间的特征，减轻了信息损失，同时提高了网络的表达能力和泛化能力，有助于进一步提高图像分割的性能；融合噪声处理通道的滤波信息与细节强化通道的细节信息，后将该结果与轮廓强化通道的轮廓信息再进一步融合，该处理过程保持了合成图像与原始图像在纹理细节、轮廓信息和整体结构方面的相似性。
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公开(公告)号：CN118299034A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410397968.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G16H50/20 , A61B5/00 , G16H20/30 , G06F18/20 , G06F18/10 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种基于网球运动综合表现和状态波动的神经疾病检测方法，其具体实施步骤包括：令神经疾病患者进行网球比赛，收集比赛时的各个指标和得分数据作为模型训练的基础数据集；进行数据预处理；采用TOPSIS综合评价法进行患者比赛时的综合表现得分计算并拟合图像；采用灰色关联法确定患者比赛时的各个指标与状态波动的关联度，从而确定关联度较大的指标并对指标数据进行记录；将状态波动数据和关联度较大的指标数据输入记忆网络LSTM进行机器学习，输出患者比赛时的状态波动的情况；根据输出的状态波动结果进行是否患有神经疾病的检测。实现了状态的实时检测；有效的减少了训练集的个数、提高了模型训练的有效性；保证了检测的准确性。
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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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