-
公开(公告)号：CN106821388A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611260191.0
申请日：2016-12-30
Applicant: 上海大学
CPC classification number: A61B5/1116 , A61B5/4848
Abstract: 本发明公开了一种脑卒中病人下肢康复定量评估方法，涉及动作捕捉技术及其在评估肢体功能康复中的应用，具体涉及一种基于步速、步频、左右步幅差、健侧患侧支撑相比值和患侧健侧摆动相比值开发的下肢功能康复定量评估方法。其包含：一套全身动作捕捉和显示系统，一种下肢功能康复定量评估方法。本发明摒弃了传统康复医学所采用的观察和量表方式评估病人下肢康复程度的方法，将信息技术和医学结合在一起，通过全身动作捕捉系统分析双足运动的步态参数，并以病人的健侧脚作为对比对象，用评级的方式定量地评估脑卒中病人下肢运动机能的改善程度，对人体健康恢复和临床医学具有重要的意义和价值。
-
公开(公告)号：CN101729908B
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN200910198205.4
申请日：2009-11-03
Applicant: 上海大学
IPC: H04N21/236
Abstract: 本发明涉及一种传输流视音频同步复用方法，本方法是将压缩编码后的视频、音频节目和其他辅助数据复用成一路单节目传输流。视音频帧编码TS包时计算每个TS包的DTS值，根据每个视音频TS包的DTS值与当前PCR值的比较进行同步复用。可对离线视频文件或实时编码流进行复用，复用得到的传输流码率恒定，能被接收解码器正确解码。
-
公开(公告)号：CN114429659A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210087537.0
申请日：2022-01-25
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开的一种基于自注意力的卒中患者表情识别方法及系统，包括：获取卒中患者表情数据集，构建基于ViT的表情识别模型，通过人脸表情数据集和所述卒中患者表情数据集对所述基于ViT的表情识别模型进行训练，通过训练好的基于ViT的表情识别模型识别卒中患者表情的类别。本发明通过构建基于ViT的表情识别模型，以人脸表情数据集作为输入进行预训练得到预训练模型后，再以卒中患者表情数据集增强后的数据集为输入对预训练模型进行训练，使得基于ViT的表情识别模型能够识别轻量级卒中患者表情。
-
公开(公告)号：CN105897872B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610199566.0
申请日：2016-04-04
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种支持多平台的数据共享系统及其运行方法。本系统包括RFID卡、网络射频识别设备、服务器计算机、总台计算机、以太网和原有系统服务器计算机。本发明采用串口在自助管理服务平台之间建立数据库级的数据共享，并利用RFID技术采集用户RFID卡信息，利用以太网传送用户信息。本发明要解决的问题是传统RFID系统具有信息封闭的特点，无法与其他自助设备系统有效兼容。针对这一问题，提供一种方法简单、可靠性高的支持多平台的数据共享系统，该系统采用RFID卡多扇区管理功能，在不同且自我封闭的数据管理平台和自助管理服务平台之间建立数据库级的数据共享，达到了不同平台自助设备之间的管理信息互通互联目的。
-
公开(公告)号：CN107063403A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710207490.6
申请日：2017-03-31
Applicant: 上海大学
IPC: G01F25/00
CPC classification number: G01F25/0007
Abstract: 本发明公开了一种利用激光线定位水表梅花指针圆心的机械式水表计量精度自动检测装置及方法。本装置采用FPGA处理器对检测过程进行全面的控制，测试数据的处理；采用CMOS图像传感器把机械式水表梅花指针转动信号转换为数字信号输出到FPGA处理器处理，处理得到梅花指针转动的圈数；采用两条激光线自动定位水表梅花指针圆心，两条激光线和梅花指针圆心以及CMOS图像传感器像素单元在同一竖直平面。本发明利用激光线定位水表梅花指针和线阵CMOS图像传感器采集水表梅花指针转动数据的装置和方法，解决当前机械式水表检测中光电检测方式受环境影响大，图像检测中成本高，软件处理难度大的缺点，降低了检测成本，提高了检测效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106821387A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611259711.6
申请日：2016-12-30
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种利用动作捕捉传感器的下肢康复程度定量评估系统及评估方法，包含一套动作捕捉传感器和显示系统，还包括动作捕捉传感设备和自动化智能计算机系统。本发明利用传感器动作捕捉装置和方法，解决当前下肢康复程度评估所测参数类型有限并且精度很差的缺点，同时用定量的数据来验证上下肢一体化这一概念。本发明定量评估过程中能实时在屏幕上显示出患者驱动的三维人体模型，有助于病人在这一过程中对自己姿势的自我矫正，对人体健康恢复和临床医学具有重要的意义和价值。
-
公开(公告)号：CN114429659B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210087537.0
申请日：2022-01-25
Applicant: 上海大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开的一种基于自注意力的卒中患者表情识别方法及系统，包括：获取卒中患者表情数据集，构建基于ViT的表情识别模型，通过人脸表情数据集和所述卒中患者表情数据集对所述基于ViT的表情识别模型进行训练，通过训练好的基于ViT的表情识别模型识别卒中患者表情的类别。本发明通过构建基于ViT的表情识别模型，以人脸表情数据集作为输入进行预训练得到预训练模型后，再以卒中患者表情数据集增强后的数据集为输入对预训练模型进行训练，使得基于ViT的表情识别模型能够识别轻量级卒中患者表情。
-
公开(公告)号：CN117474960A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311467354.2
申请日：2023-11-07
Abstract: 本公开提供一种基于深度学习的风险人群追踪方法、系统及介质，基于深度学习的风险人群追踪方法，包括：将行人的可见光图像和预设的风险人群坐标输入预训练的行人检测模型中，确定具有风险标记的行人的检测框和无风险标记的行人的检测框；根据每一行人检测框之间的重叠度，确定具有重叠度标记且具有风险标记的行人的检测框；将具有重叠度标记且具有风险标记的行人的检测框输入预训练的风险人群追踪模型中，通过级联匹配处理、IOU匹配处理、轨迹状态检查处理、风险标记检查处理、卡尔曼滤波预测处理以及卡尔曼滤波更新处理，确定风险行人的行动轨迹。通过本公开，对行人检测框进行标记，提高风险人群的追踪效率，减少由行人重叠导致的关联错误情况。
-
-
公开(公告)号：CN101692691A
公开(公告)日：2010-04-07
申请号：CN200910196591.3
申请日：2009-09-27
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种视频图像中条带的检测方法，该方法步骤如下：1、用户根据视频序列中出现的条带特征，选择待修复条带的颜色和条带类型，并根据首帧中条带的出现位置划定检测区域；2、对用户的选择进行判断，若选择垂直条带，则进入步骤3处理，若选择水平条带，则进入步骤4处理；3、对垂直条带进行检测，获得条带模板图，之后生成下一帧的检测区域并循环使用本步骤对后续帧处理；4、对垂直条带进行检测，获得条带模板图，并循环使用本步骤对后续帧进行处理。该方法与现有的其他条带检测方法相比较的优点：能检测视频图像中各种条带，提高了可靠性，且用户仅需要对存在条带的首帧进行交互，后续帧完全自动的检测，提高了检测效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
21
records
(took 0.017 seconds)
