公开(公告)号：CN119007278A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202410687493.4

申请日：2024-05-30

Applicant: 福寿康智慧医疗养老服务(上海)有限公司 ,  上海理工大学 ,  上海市杨浦区市东医院

Inventor： 袁翔 ,  江增世 ,  吴海斌 ,  唐春晖 ,  李文嘉 ,  张大伟 ,  汪宇

IPC: G06V40/20 ,  G06V40/10 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/047 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提出一种基于深度学习的养老院智能行为识别与异常检测方法，通过CNN对监控视频中的每一帧图像进行特征提取，识别出老人的姿态和动作；利用RNN对提取的特征进行时序分析，建立老人的行为模式。本发明方法利用深度学习技术，尤其是CNN和RNN的强大图像处理和时序分析能力，对养老院内的监控视频流进行深入分析。通过学习大量的正常行为模式，系统能够准确识别老人的日常活动，并在检测到异常行为，如摔倒、长时间静止不动等情况下，立即发出警报，从而实现对老人安全的实时保障；有效解决现有技术中包括人工效率低、模型环境依赖性强、动作识别准确性差以及预警不及时的技术问题。

公开(公告)号：CN116008847A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202310082766.8

申请日：2023-02-08

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 郑岳久 ,  陈飞 ,  汪宇 ,  朱广英 ,  王冠

IPC: G01R31/392 ,  G01R31/385 ,  G01R31/378

Abstract: 本发明公开了一种基于车云协同下的锂离子电池在线析锂检测方法，包括以下步骤：S1、对车端电池设置脉冲式充电工况，并采集电压变化量以及电流变化量，得到该次测试电池的脉冲内阻曲线；S2、车端将测试电池的脉冲阻值及对应荷电状态数据上传至云端；S3、云端对接收到的脉冲内阻数据进行归一化处理得到第一变化曲线，进而云端进一步对设置脉冲的慢充工况数据进行计算，归一化后得到第二变化曲线；S4、云端根据第一变化曲线及第二变化曲线的相对脉冲阻值计算出平均差，进一步求出曲线对应的均方根误差，对平均差进行判断，得出电池内部未是否发生析锂。根据本发明，利用了车云协同下计算的高效性，具有快速对各类电池进行无损在线负极析锂检测的优势。

公开(公告)号：CN117790949A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311815101.X

申请日：2023-12-27

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 郑岳久 ,  汪宇 ,  陈飞 ,  朱广英

IPC: H01M10/44 ,  H01M10/42

Abstract: 本发明提出一种基于分极模型的全生命周期无析锂快充方法，本发明解析了电池发生析锂的内部机理，通过对电池进行参比电极的植入，得到电池准确的正负极电位，利用在线参数辨识对分极模型进行标定，后续只需要得到电池的电流输入即可预估下一时刻的正负极电位，端电压。后续通过电流控制器控制电流大小以保证负极电位不小于阈值，可以实现电池在任何充电条件下都不发生析锂。

公开(公告)号：CN117013118A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311126919.0

申请日：2023-09-04

Applicant: 上海理工大学

Inventor： 郑岳久 ,  张学 ,  汪宇 ,  王树茂 ,  吴震轩 ,  张凯 ,  孙跃东

IPC: H01M10/44 ,  H01M10/48

Abstract: 本发明公开了一种基于参比电极标定无析锂快充电流的方法，包括以下步骤：S1、对锂离子电池进行参比植入并进行铜丝镀锂，完成参比电极电池的制备；S2、将充放电机主通道的正极电压采集线及负极电压采集线分别与锂离子电池的参比电极及负极连接，且充放电机辅助通道的电压采集线正极及充放电机辅助通道的电压采集线正极分别与锂离子电池的正极连接及负极连接；S3、设置充放电机的工步，充电方式为恒流恒压充电，充电达到充电截止条件即标定无析锂快充电流结束。根据本发明，利用了恒流恒压充电方法中自动降低电流控制负极电位的准确性及方便性，相比于电池厂商的快充充电速度，大大提高了充电速度，同时使得标定各温度下的无析锂快充电流更加地精准、安全。

公开(公告)号：CN118629644A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410658050.2

申请日：2024-05-27

Applicant: 福寿康智慧医疗养老服务(上海)有限公司 ,  上海理工大学 ,  上海市杨浦区市东医院

Inventor： 袁翔 ,  江增世 ,  胡仁祥 ,  张大伟 ,  李文嘉 ,  唐春晖 ,  汪宇

IPC: G16H50/30 ,  A61B5/11 ,  A61B5/103 ,  G16H50/70 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明提出一种跌倒风险评估方法及系统，其方法步骤为数据采集、数据预处理、特征提取、跌倒风险评估和结果输出；该系统包括传感器模块、数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、风险评估模块、输出模块、显示模块和预警模块，本发明利用传感器模块和数据采集模块，实时监测并分析用户行走模式，通过特征提取模块，准确提取关键的生物力学参数，利用评估模型，识别出步态不稳定性和其他可能导致跌倒的风险因素，保证步态数据的实时分析和跌倒风险的即时预测，减少误报和漏报。同时通过输出模块、显示模块和预警模块相结合，提供个性化预防建议和干预措施，显著降低老年人跌倒风险，减轻医疗负担，为老年人的安全提供了一种主动的预防措施。

公开(公告)号：CN118485337A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410630886.1

申请日：2024-05-21

Applicant: 福寿康智慧医疗养老服务(上海)有限公司 ,  上海理工大学 ,  上海市杨浦区市东医院

Inventor： 袁翔 ,  江增世 ,  赵鸿飞 ,  唐春晖 ,  李文嘉 ,  张大伟 ,  汪宇

IPC: G06Q10/0639 ,  G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/764 ,  G10L15/26 ,  G06V10/82 ,  G10L25/30 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的智能护理员按摩考核系统，属于养老服务技术领域，通过将护理员按摩考试视频输入到按摩考核系统中，系统通过以下的模块实现对护理员考核视频的评分：1、语音提取模块：对视频的语音进行提取并转换为文字；2、语音分析模块：对步骤1中产生的文字进行预处理、分析、分类；3、语音打分模块：对语音项进行打分；4、手部动作提取模块：对视频中的手部动作进行提取，输出仅包含手部的各个视频片段；5、手部动作分析模块：分析各个手部视频片段的类别；6、手部动作评分模块：若手部动作需要评分(不仅需要做出来，还需要做得好)，则由该模块对当前的手部动作进行评分；7、手部动作打分模块：根据步骤5和步骤6的输出结果进行打分；8、汇总步骤3和步骤7的分数，得到护理员最终的分数，以及每项的得分详情。本发明提供的智能护理员按摩考核系统的有效地解决了市场上缺乏对护理员按摩手法打分的系统。可以有效地降低人力成分，提高护理员评级的公平性。