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公开(公告)号：CN119919279A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411994617.X
申请日：2024-12-31
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T3/04 , G06T13/00 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及一种基于物理真实的动作风格迁移方法，包括动态融合模块：获取动作内容数据以及动作风格数据，分别进行特征提取，获取动作内容的特征向量和动作风格的特征向量；构建共享查询向量，将内容和风格的特征向量分别与共享查询向量相乘，并相互拼接后得到注意力矩阵；根据注意力矩阵计算动作内容数据和动作风格数据各自分布的注意力加权平均值，得到最终的特征图；以解码得到风格迁移后的动作序列；还提出配套的鉴别器，通过鉴别器判断为真实动作还是生成的虚假动作，从而根据判断结果监督动态融合模块的训练过程。与现有技术相比，本发明能实现物理真实的动作风格迁移。
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公开(公告)号：CN119773491A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411994616.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 复旦大学
IPC: B60K17/348 , B60K17/34 , B62D5/04 , B60L15/38
Abstract: 本发明涉及一种全向移动多差速轮组AGV小车及其控制方法，包括底盘、差速轮组和垂直旋转轴，垂直旋转轴安装于底盘上，垂直旋转轴上设有齿轮，垂直旋转轴与差速轮组的数量相同，各垂直旋转轴分别连接对应的一个差速轮组，差速轮组包括一对独立控制的动力轮和横向摆放的驱动电机，驱动电机分别驱动连接两侧的动力轮；各个垂直旋转轴分别连接对应偏置编码器，用于记录垂直旋转轴转动。与现有技术相比，本发明具有自动化程度高、能减少人力搬运需求、运动控制稳定等优点。
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公开(公告)号：CN116013118B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202211511923.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 复旦大学
IPC: G09B9/00 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于增强现实的儿科气管插管培训系统及方法，包括增强现实模块、气管插管实体模型模块、医疗行为识别评估模块及语音交互模块；增强现实模块包括增强现实眼镜，增强现实模块用于为使用者提供增强现实画面及音频；气管插管实体模型模块用于为使用者提供模拟完成气管插管操作的实体模型；医疗行为识别评估模块用于识别使用者执行气管插管过程中的行为并给予实时评估；语音交互模块用于向使用者发出指令或回复，同时模拟临床中执行气管插管操作时发出的声音。本发明融合增强现实、语音交互、深度学习等技术，使得培训方法更加专业、高效。与现有技术相比，本发明具有成本低、节约教学时间、教学效率高等优点。
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公开(公告)号：CN114156790B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202111496804.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种电缆剥皮装置，包括底座、支撑机构、移动机构、旋转机构和滚刀支架；移动机构包括移动驱动电机和与移动驱动电机相连接的滚珠丝杠，滚刀支架底部与滚珠丝杠相连接，滚刀支架内侧固定有电缆半径检测传感器；旋转机构固定于滚刀支架的外侧，旋转机构包括转轮、旋转驱动电机、刀架和滚刀，滚刀设置于刀架内的卡槽，刀架与转轮固定连接，转轮与伸缩夹紧单元固定连接，转轮通过若干支撑导轮与传动导轮设置于滚刀支架的外侧，传动导轮与旋转驱动电机相连接，同时本发明同时公开了一种基于上述装置的剥皮方法。采用上述电缆剥皮装置以及剥皮方法，自动化程度高，提高剥皮效率。滚刀为可更换式，提高了设备的通用性。
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公开(公告)号：CN116013118A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211511923.4
申请日：2022-11-29
Applicant: 复旦大学
IPC: G09B9/00 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于增强现实的儿科气管插管培训系统及方法，包括增强现实模块、气管插管实体模型模块、医疗行为识别评估模块及语音交互模块；增强现实模块包括增强现实眼镜，增强现实模块用于为使用者提供增强现实画面及音频；气管插管实体模型模块用于为使用者提供模拟完成气管插管操作的实体模型；医疗行为识别评估模块用于识别使用者执行气管插管过程中的行为并给予实时评估；语音交互模块用于向使用者发出指令或回复，同时模拟临床中执行气管插管操作时发出的声音。本发明融合增强现实、语音交互、深度学习等技术，使得培训方法更加专业、高效。与现有技术相比，本发明具有成本低、节约教学时间、教学效率高等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115910366A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211509298.X
申请日：2022-11-29
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态临床诊疗数据的病情分析系统，包括病历信息提取单元、视频采集单元、影像数据采集单元、特征提取单元，多模态融合单元、病情分类单元和在线学习单元；病历信息提取单元用于提取患者的医疗信息；视频采集单元用于采集患者就诊视频；影像数据采集单元用于采集患者影像数据；特征提取单元用于提取多模态数据特征；多模态融合单元将多模态数据特征进行融合，得到多模态融合特征；病情分类单元基于多模态融合特征，输出病情分类；在线学习单元基于医疗信息、就诊视频及影像数据，更新网络模型参数，实现模型在线学习。与现有技术相比，本发明提高了病情分析的正确率，解决了病情识别正确率低和信息挖掘程度不深的问题。
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公开(公告)号：CN114820649A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210349732.6
申请日：2022-04-02
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开基于弱监督学习的肝脏血管分割方法、装置、设备及介质，方法包括：通过带噪标签训练出两个具有差异的肝脏血管分割网络模型；使用两个模型分别进行分割而获得预测标签；通过标签优化模块为预测标签和带噪标签赋予权重，获得具有权重的优化标签；使用优化标签对两个模型分别进行迭代训练而获得两个迭代模型；使用两个迭代模型继续进行分割而获得新的预测标签；在迭代模型的分割效果有提升时，继续调用标签优化模块而获得新的优化标签，并继续对模型进行迭代直至收敛；通过收敛后的模型对输入的CT图像进行分割而获得分割结果。本发明能够有效降低带噪标签对分割结果的不利影响，从而能够减少标签标注所耗费的人力、物力和时间。
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公开(公告)号：CN114188102A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111497357.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明公开了一种电缆中间接头的绕包装置，包括底座、支撑机构、移动机构、缠绕机构以及移动支架；移动机构包括行走轨道、移动驱动电机和滚珠丝杠；移动支架包括第一移动座、固定板、回位弹簧、第二移动座以及控制夹爪，控制夹爪固定于第二移动座上，第二移动座通过回位弹簧与第一移动座固定连接，第一移动座底部与滚珠丝杠相连接，第一移动座上部固定有固定板，固定板内侧固定有，并固定有电缆半径检测传感器；缠绕机构包括盘式导电滑环、旋转驱动电机、胶带盘以及带盘伺服电机，同时本发明同时公开了一种基于上述装置的力控绕包方法。采用上述电缆中间接头的绕包装置以及绕包方法，自动化程度高，提高绕包质量。
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公开(公告)号：CN113947702A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111080047.X
申请日：2021-09-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/16 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06K9/62 , G10L25/30 , G10L25/63 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于情境感知的多模态情感识别方法和系统，系统包括多模态信息采集单元、基于多模态行为表现的情感处理单元、基于场景上下文的情感分析单元、基于代理人群体交互的情感分析单元、基于代理人和情境交互的情感分析单元、基于自适应规划的特征融合单元、基于离散情感的识别单元、基于连续情感的预测单元以及显示模块，多模态数据一部分来源于面部表情、步态和手势信息；另一部分来自情境中的场景上下文、代理人群体互动上下文以及场景与代理人互动的上下文信息。与现有技术相比，本发明有效的解决了真实场景中情感识别效率低下，现有算法情感识别准确率不达标，识别算法鲁棒性和泛化能力受外界因素干扰的问题。
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公开(公告)号：CN113947127A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111079583.8
申请日：2021-09-15
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/62 , G06V40/16 , G10L25/18 , G10L25/45 , G10L25/63 , A61B5/00 , A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/372 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用于陪伴机器人的多模态情感识别方法和系统，方法包括分别采集面部表情图片、语音信号和脑电信号；提取面部表情的情感特征向量、语音的情感特征向量和脑电信号的特征向量；获取权重矩阵，将各特征向量与权重矩阵相乘，得到融合特征；通过支持向量机实现对于高兴、悲伤、平静和厌恶四类常见情感的分类；通过将情感演化为愉快度‑紧张度‑激动度‑确定度这四个维度，采取多元非线性回归的方式进行情感评分的预测。与现有技术相比，本发明通过信息融合，具有更接近人类的情感识别能力；利用动态更新权重参数的形式，实现自主进化和不断调整情感判别的能力；离散和连续的情感识别，能够实现更加科学、深入的描绘情感变化。
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