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公开(公告)号：CN111862122A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010740901.X
申请日：2020-07-29
Applicant: 南通大学 , 杭州博拉哲科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的瓦楞纸板堆叠层数计数方法，该方法利用AA R2U-Net提取瓦楞纸板的大孔洞特征，将大孔洞区域从瓦楞纸板堆叠照片中分割出来，并通过成行的大孔洞区域判别并计数瓦楞纸板堆叠层数，识别精度高，效率高，减少了人工计数时间，避免了人工计数失误而产生的误数、漏数等情况。
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公开(公告)号：CN111523444B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202010317534.2
申请日：2020-04-21
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06Q10/0639 , G06V10/82 , G06Q50/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于改进的Openpose模型和面部微表情的课堂行为检测的方法，在课桌前的布置摄像机，实时检测学生课堂行为。通过人工智能模型识别面部信息、上半身骨骼信息，以关键点能否被识别到以及关键点之间的距离为主要判断条件，以微表情的变化为辅助判断条件。若某学生持续一段时间未满足条件，则判定其存在考试行为异常。此外，通过一节课的视频流，找出学生行为异常可能发生阶段，并对该阶段进行分析，实现教学的创新和改革。靠机器视觉识别减少干扰因素，简化设备，同时本发明还提供对应的数据分析处理系统。本发明通过残差网络，权值修剪等方法进一步优化网络模型。本发明实现自助式的课堂行为检测和反馈，测试效率高，准确性可达95％。
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公开(公告)号：CN112597814A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011413525.X
申请日：2020-12-04
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的Openpose课堂多人异常行为及口罩佩戴检测方法，该方法利用改进的Openpose对学生姿势中各个关节点的所在位置及位置关系，以及融入FPN的SSD口罩检测算法，检测出课堂异常行为学生，并及时提醒学生参与课堂以及反馈结果至老师，课后进行教学改革和总结，该方法利用改进的Openpose模型、多人口罩检测模型以及智能健康模块，不仅能够检测出学生上课异常行为及时反馈给老师并且能够提醒学生投入课堂，此外还可以对久坐的学生发出进行起身活动的提醒。
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公开(公告)号：CN111862072A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010741397.5
申请日：2020-07-29
Applicant: 南通大学 , 杭州博拉哲科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于CT图像测量腹围的方法，其具体操作方法包括以下步骤：A、图像预处理；B、图像块剪裁操作；C、通过深度学习进行外围曲线分割；D、骨骼化处理；E、边缘连接；F、累加像素点换算腹围，本发明旨在提出一种能够基于CT图像直接获得腹围的方法，该方法首先对CT图像进行预处理，通过深度学习进行外围分割，再对分割结果进行骨骼化处理，最后计算外围像素点个数乘以每个像素点对应的长度便可获得腹围，得出较为准确的实现腹围测算。
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公开(公告)号：CN111862071A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010741396.0
申请日：2020-07-29
Applicant: 南通大学 , 杭州博拉哲科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于CT图像测量腰1椎体CT值的方法，步骤1：对CT图像进行预处理，得到训练集；步骤2：对训练集进行图像块剪裁操作，得到数据集；步骤3：通过深度学习进行腰1椎体分割；步骤4：边缘检测精确定位腰1椎体；步骤5：孔洞填充；步骤6：寻找腰1椎体像素点；步骤7：累加腰1椎体像素点并换算CT值。本发明设计了一种腰1椎体CT值测算的方法，本方法基于先分割后计算的思路，较为准确的实现腰1椎体CT值的测算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111368791B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010191346.X
申请日：2020-03-18
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Quick‑OpenPose模型的引体向上测试计数方法及系统，包括：进入学号认证模块；测试器上的引体向上摄像头持续拍摄测试者的测试图像，获取图像，使用人体姿态识别模块识别姿态，当初次发现某帧图像中手腕检测点与单杠距离在阈值范围内时，将该帧设置为起始帧；当识别到运动姿态达到阈值要求时，进行累计计数；人体姿态如果识别出现严重错误，则防错模块中断检测过程，返回等待重新开始并语音播报；若识别到运动姿态未达标，则同样进行语音播报但不中断识别，本次动作不计数；检测到手腕离开单杠，测试结束；计数模块计算被测人的最终有效引体向上测试计数成绩并进行语音播报。本发明检测速度快，效率高，提高了参数共享率，降低了模型冗余度。
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公开(公告)号：CN111513745A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010317522.X
申请日：2020-04-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于高危环境下的智能化无接触CT体位识别装置，包括摄像头，身份验证装置，音频提示装置，CT扫描装置，控制系统，控制系统包含基于改进的Openpose人体姿态识别模块，姿态分析模块，器官定位模块，远程确认模块，通过摄像头输入图像，确定测试者的姿态，控制音频提示装置，CT扫描装置，辅助其正确摆位，并正确进行CT扫描，最终技师远程确认，本发明可用于高危环境下的CT检测，技师无需进入扫描间，最大限度地减小医护人员被病毒感染的风险，通过使用机器视觉，解决了因患者身着口罩或防护服等导致技师视线受限等问题，本发明设备简单，可以附加在原有的CT设备上，构成智能化无接触CT体位识别装置，从而保护操作人员的安全。
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公开(公告)号：CN111368791A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010191346.X
申请日：2020-03-18
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Quick-OpenPose模型的引体向上测试计数方法及系统，包括：进入学号认证模块；测试器上的引体向上摄像头持续拍摄测试者的测试图像，获取图像，使用人体姿态识别模块识别姿态，当初次发现某帧图像中手腕检测点与单杠距离在阈值范围内时，将该帧设置为起始帧；当识别到运动姿态达到阈值要求时，进行累计计数；人体姿态如果识别出现严重错误，则防错模块中断检测过程，返回等待重新开始并语音播报；若识别到运动姿态未达标，则同样进行语音播报但不中断识别，本次动作不计数；检测到手腕离开单杠，测试结束；计数模块计算被测人的最终有效引体向上测试计数成绩并进行语音播报。本发明检测速度快，效率高，提高了参数共享率，降低了模型冗余度。
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公开(公告)号：CN111862123B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202010740903.9
申请日：2020-07-29
Applicant: 南通大学 , 杭州博拉哲科技有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/00 , G06T5/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的CT腹部动脉血管分级识别方法，包括如下步骤：步骤1：图像预处理，得到训练集；步骤2：对训练集进行图像块剪裁操作，得到数据集；步骤3：通过深度学习进行血管分割；步骤4：骨骼化处理；步骤5：寻找交叉点；步骤6：累加交叉点。本发明设计了一种血管分级的方法，基于先分割后分级的思路，较为准确的实现腹部动脉血管的分级。
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公开(公告)号：CN111513745B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010317522.X
申请日：2020-04-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种用于高危环境下的智能化无接触CT体位识别装置，包括摄像头，身份验证装置，音频提示装置，CT扫描装置，控制系统，控制系统包含基于改进的Openpose人体姿态识别模块，姿态分析模块，器官定位模块，远程确认模块，通过摄像头输入图像，确定测试者的姿态，控制音频提示装置，CT扫描装置，辅助其正确摆位，并正确进行CT扫描，最终技师远程确认，本发明可用于高危环境下的CT检测，技师无需进入扫描间，最大限度地减小医护人员被病毒感染的风险，通过使用机器视觉，解决了因患者身着口罩或防护服等导致技师视线受限等问题，本发明设备简单，可以附加在原有的CT设备上，构成智能化无接触CT体位识别装置，从而保护操作人员的安全。
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