一种生物融合型立体神经电极
    42.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116421193A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310627257.9

    申请日:2023-05-30

    Abstract: 本发明公开了一种生物融合型立体神经电极,包括深度传感单元与平面传感单元两部分。能同时获取皮质表层局部场电位和深层脑电复合信号,且具有良好的生物相容性与顺应性。平面传感单元最大长度为5~20mm,厚度小于100μm,为保证神经电极精度,传感线路最小直径小于等于50μm,深度传感单元直径小于等于75μm,植入深度范围2~5mm。平面传感单元部分的传感通道数为16~50个,深度传感单元部分的传感通道数为25~60个。制造过程中在平面传感单元上预留出微通道等耦合结构,通过自下而上通过逐层打印并组装的方式实现神经电极的一体化制造。

    一种结合颜色和外型特征的视频烟雾识别方法

    公开(公告)号:CN105701474B

    公开(公告)日:2019-02-05

    申请号:CN201610028532.5

    申请日:2016-01-15

    Abstract: 本发明公开了一种结合颜色和外型特征的视频烟雾识别方法,该方法兼具实时性与准确性。首先采用ViBe前景检测算法检测出当前输入帧的前景目标,经过形态学处理后,分析训练相关数据并计算RGBa四个通道的颜色概率初步去除伪烟区域,最后通过烟雾的轮廓复杂度和边缘密度等外型特征排除其他伪烟区域进一步提高识别的准确度。大量的实验仿真证明了这种结合颜色和外型特征的视频烟雾识别方法的良好性能。

    一种视频火焰图像复合识别方法

    公开(公告)号:CN104463869A

    公开(公告)日:2015-03-25

    申请号:CN201410741201.7

    申请日:2014-12-05

    Abstract: 本发明公开了一种视频火焰图像复合识别方法,属于在环境不适合传统的探测器工作以及在空旷大环境下的火焰识别领域,该方法首先通过对现有的火焰图片进行处理分析,获取对应火焰区域RGB的均值和方差,构建单峰高斯模型,用其检测图片中火焰颜色像素点;使用光流法得到像素点的运动速率大小,使用GBVS模型得到图片中的显著性区域;最后使用最大类方差法对前景目标和背景进行分割,对得到的二值图进行形态学处理,获取最终的识别结果。通过大量的仿真验证,本发明结合了颜色、运动法和显著性区域检测的复合视频火焰区域检测方法可以取得很好的识别火焰效果,并且可以滤除可能存在噪声和对图像边缘进行平滑处理。

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