公开(公告)号：CN111973151B

公开(公告)日：2021-11-23

申请号：CN202010496607.9

申请日：2020-06-03

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 毛爱华 ,  张翘楚 ,  罗洁

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/01 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/11

Abstract: 本发明公开了一种基于可穿戴智能绷带的传染病监测系统及方法。所述方法包括如下步骤：可穿戴智能绷带收集人体多维体征数据；通过蓝牙通讯模块，将收集到的体征数据传输到配对的疫情监测终端；通过相应的检测算法对收集到的人体多维体征数据进行计算，以此检测人体的生理参数；疫情监测终端通过患者诊断模块，结合状态判断模块的输出，将体征数据与正常阈值进行比较、分析并判断个体的感染状态；如果各项体征数据在正常区间内，继续进行实时监控；当个体的体征数据超出正常范围时，则该穿戴者被判断为疑似感染者，并向个人监测终端发出提示。本发明能够及时地诊断新型冠状病毒感染者，对于患者的发现以及疫情的预防和控制至关重要。

公开(公告)号：CN115546888A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211084071.5

申请日：2022-09-06

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 毛爱华 ,  张翘楚 ,  王梓旭

IPC: G06V40/20 ,  G06F17/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于身体部位分组的对称语义图卷积姿态估计方法，包括如下步骤：S1、输入二维人体关节点及其连接关系，构建关节点图结构的对称语义图卷积层和非局部层；S2、根据身体躯干，进行身体部位分组，分别得到各躯干的局部及非局部特征和全身的局部及非局部特征，并对得到的特征进行融合计算；S3、基于对称语义图卷积层、非局部层和身体部位分组，构建身体部位分组的对称语义图卷积姿态估计网络模型；S4、使用Human3.6M数据集对所述对称语义图卷积姿态估计网络模型进行训练，将待估计的二维人体关节点输入经过训练的对称语义图卷积姿态估计网络模型，输出估计的三维人体关节点。本发明可应用于电影动画、虚拟现实、运动动作分析等领域，且方法效果更优，泛化能力提升。

公开(公告)号：CN111973151A

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN202010496607.9

申请日：2020-06-03

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 毛爱华 ,  张翘楚 ,  罗洁

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/01 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/11

Abstract: 本发明公开了一种基于可穿戴智能绷带的传染病监测系统及方法。所述方法包括如下步骤：可穿戴智能绷带收集人体多维体征数据；通过蓝牙通讯模块，将收集到的体征数据传输到配对的疫情监测终端；通过相应的检测算法对收集到的人体多维体征数据进行计算，以此检测人体的生理参数；疫情监测终端通过患者诊断模块，结合状态判断模块的输出，将体征数据与正常阈值进行比较、分析并判断个体的感染状态；如果各项体征数据在正常区间内，继续进行实时监控；当个体的体征数据超出正常范围时，则该穿戴者被判断为疑似感染者，并向个人监测终端发出提示。本发明能够及时地诊断新型冠状病毒感染者，对于患者的发现以及疫情的预防和控制至关重要。