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公开(公告)号:CN108416979A
公开(公告)日:2018-08-17
申请号:CN201810190933.X
申请日:2018-03-08
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G08B21/04
CPC classification number: G08B21/043 , G08B21/0446 , G08B21/0453
Abstract: 本发明公开了一种智能老年人摔倒报警系统。该系统包括:触发端、远端服务器、网络摄像装置和远端报警系统;触发端包括:三轴姿态传感器、温度传感系统、GPS定位系统、第一MCU主控模块和第一GPRS透传模块;远端报警系统包括:第二GPRS透传模块、第二MCU主控模块、声音报警装置和光电报警装置。本发明在触发端引入三轴加速度传感器,确保预测摔倒的准确率;引入温度传感系统判断老年人是否佩戴手环及手环自动脱落的情况,减少误报率;加入Yolo训练算法,通过图像识别的方式确认老年人摔倒的状态,提高报警的准确率,降低由于误报引起的恐慌;触发报警系统后,若老年人摔倒后能短时间自行站起,则通过捕捉的图片进行算法分析自动解除报警并记录此次事件。
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公开(公告)号:CN108335731A
公开(公告)日:2018-07-27
申请号:CN201810132979.6
申请日:2018-02-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的病人饮食推荐方法,涉及计算机视觉技术领域。包括:获取图片数据集,使用TensorFlow作为深度学习框架构建系统图片知识库;获取文本数据集,利用长短时记忆网络模型LSTM构建系统图片知识库;采集用户患病情况,调取系统文本知识库并输出用户候选饮食推荐表;采集用户选取的食物图片;识别图片并与候选饮食推荐表匹配,输出答案。本发明提供的一种基于计算机视觉的病人饮食推荐方法,不仅考虑用户的食物忌口,还会考虑食物相克,减少医师工作,立即识别用户采集图片中食物,显示出该食物可选概率,对病人的饮食进行推荐,从而保障了用户的健康。
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公开(公告)号:CN108287914A
公开(公告)日:2018-07-17
申请号:CN201810132772.9
申请日:2018-02-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的果树病害识别与防治方法,涉及计算机视觉技术领域。包括:获取图片数据集并构建系统图片知识库;构建果树病害的系统文本知识库;对果树病害进行图片采集;提取图片的纹理特征,将采集的图片数据与系统图片知识库进行匹配;输出图片匹配结果,返回给用户解决方法。本发明提供的一种基于卷积神经网络的果树病害识别与防治方法,通过深度学习方式,利用大量果树病害的图片形成的系统图片知识库,与用户采集到的果树病害图片进行匹配、分类,并结合构建的果树病害系统文本数据库,返回给用户该类疾病的解决方法,不仅能为用户在解决果树疾病预防、治疗、防御上提供方便,也能为农科所的工作人员减轻工作负担。
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