一种非接触式精神压力检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115553777A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211362642.7

    申请日:2022-11-02

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种非接触式精神压力检测方法及系统,该方法包括:对获取的原始视频帧图像进行预处理,识别视频帧图像中人脸面部区域,提取感兴趣区域图像;采用基于不同颜色空间互补特性的CHROM算法对获取的感兴趣区域图像进行BVP信号提取;利用基于梯度提升回归的多输出回归模型对提取的BVP信号进行信号恢复;基于恢复的BVP信号,分别进行基于时空特征图的心率预测和HRV特征提取;利用预测的心率和HRV特征训练压力检测模型,通过训练完成的检测模型实现对视频帧图像中待测人员的精神压力检测。本发明通过BVP信号恢复去除噪声,以及融合心率变异性特征与心率特征,实现精神压力检测准确性的提高。

    基于机器学习的血液容积脉搏波信号增强方法及系统

    公开(公告)号:CN115553745B

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202211362076.X

    申请日:2022-11-02

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的血液容积脉搏波信号增强方法及系统,该方法包括:获取血液容积脉搏波信号及其对应的真实光电容积描记信号;对获取的信号进行信号预处理,获取信号的多个周期单元信号;构建基于梯度提升回归的多输出回归模型,以血液容积脉搏波信号的多个周期单元信号及其对应的真实光电容积描记信号的多个周期单元信号为训练样本集,训练所述多输出回归模型;将原始血液容积脉搏波信号输入训练完成的多输出回归模型,输出增强后的血液容积脉搏波信号。本发明通过借助机器学习方法搭建信号增强模型,能够增强输出信号的质量,提高信号增强的鲁棒性,同时可以有效提高心率、呼吸率等生理指标检测的准确性。

    基于机器学习的血液容积脉搏波信号增强方法及系统

    公开(公告)号:CN115553745A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211362076.X

    申请日:2022-11-02

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的血液容积脉搏波信号增强方法及系统,该方法包括:获取血液容积脉搏波信号及其对应的真实光电容积描记信号;对获取的信号进行信号预处理,获取信号的多个周期单元信号;构建基于梯度提升回归的多输出回归模型,以血液容积脉搏波信号的多个周期单元信号及其对应的真实光电容积描记信号的多个周期单元信号为训练样本集,训练所述多输出回归模型;将原始血液容积脉搏波信号输入训练完成的多输出回归模型,输出增强后的血液容积脉搏波信号。本发明通过借助机器学习方法搭建信号增强模型,能够增强输出信号的质量,提高信号增强的鲁棒性,同时可以有效提高心率、呼吸率等生理指标检测的准确性。

    硼酸盐系晶须增强的磷酸铝陶瓷透波材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN101817690A

    公开(公告)日:2010-09-01

    申请号:CN201010106994.7

    申请日:2010-02-09

    Applicant: 济南大学

    Abstract: 本发明公开了一种经硼酸盐系晶须增强的用于制作天线罩的陶瓷透波材料,属于特种功能陶瓷材料技术领域。该陶瓷透波材料由磷酸铝粉体、硼酸铝晶须和硼酸镁晶须配制而成,原料重量百分配比为:硼酸铝晶须20~40%,硼酸镁晶须5~30%,磷酸铝30%~75%。本发明还公开了本透波材料的制备方法,步骤为:将各原料按配比与蒸馏水混合成浆料,采用球磨法均匀混合,采用冷等静压成型方法成型,在常压下高温烧结成型。本发明的材料具有优良的力学性能、介电性能和良好的成型性,能够满足透波应用要求,制备方法简单易行,便于实施。

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