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公开(公告)号:CN116498136A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310513368.7
申请日:2023-05-08
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种魔方立体停车库,包括:底盘,底盘顶端固定连接有若干立柱和支撑柱;升降装置,升降装置设置两组,两组升降装置对称设置在立柱上,升降装置包括设置在立柱上的升降机构,升降机构上安装有升降滑轨,升降滑轨滑动连接在立柱上;水平旋转装置,水平旋转装置包括竖向等间距设置在支撑柱上的若干固定滑轨,固定滑轨与升降滑轨对应设置,且固定滑轨与升降滑轨周向间隔设置,固定滑轨上通过载车机构安装有车厢;其中,通过载车机构用于驱动车厢在升降滑轨、固定滑轨上滑动。本发明提高了立体停车楼的运行效率,激发立体停车楼的运营活力,对提升城市空间停车利用率、缓解“停车难”问题具有重要意义。
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公开(公告)号:CN116417146B
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202310446222.5
申请日:2023-04-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: G16H50/30 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本申请公开了一种基于CNN的个体心肺功能评估系统及其处理方法;数据采集模块收集个体心肺功能数据,并将数据传输至预处理模块;预处理模块对数据进行预处理,随后将数据输入卷积神经网络模块进行特征提取;卷积神经网络模型输入层将收集的数据进行输入;卷积层将对数据进行特征提取,池化层将对数据进行降维处理;将个体静态数据和处理后的动态数据进行特征融合后输入全连接层,输出层输出心肺功能评估结果;训练模块对模型进行训练。本申请采用深度学习方法,解决了传统方法操作繁琐、准确度不高等问题;模型具有通用性和泛化能力,可适用于不同人群和场景;准确度高,可对心肺功能进行准确评估和分级,为个体制定科学的运动计划和康复方案提供参考。
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公开(公告)号:CN116417146A
公开(公告)日:2023-07-11
申请号:CN202310446222.5
申请日:2023-04-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: G16H50/30 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本申请公开了一种基于CNN的个体心肺功能评估系统及其处理方法;数据采集模块收集个体心肺功能数据,并将数据传输至预处理模块;预处理模块对数据进行预处理,随后将数据输入卷积神经网络模块进行特征提取;卷积神经网络模型输入层将收集的数据进行输入;卷积层将对数据进行特征提取,池化层将对数据进行降维处理;将个体静态数据和处理后的动态数据进行特征融合后输入全连接层,输出层输出心肺功能评估结果;训练模块对模型进行训练。本申请采用深度学习方法,解决了传统方法操作繁琐、准确度不高等问题;模型具有通用性和泛化能力,可适用于不同人群和场景;准确度高,可对心肺功能进行准确评估和分级,为个体制定科学的运动计划和康复方案提供参考。
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公开(公告)号:CN118285786A
公开(公告)日:2024-07-05
申请号:CN202410386532.7
申请日:2024-04-01
Applicant: 南京理工大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , A61B5/22 , G16H20/30 , G16H10/60 , G16H80/00 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信号的脑卒中患者下肢运动功能康复评估与调整系统。信号采集模块用于采集患者相关数据,包括EEG信号,踩车压力、角速度和角加速度;处理决策模块接收来自信号采集模块的数据,通过脑电算法处理流程,比较患者左腿和右腿在EEG信号上的时域、频域和空间特征差异,推测患者运动康复的意愿,通过分析踩车压力、角速度和角加速度来评估患者实际肢体的运动能力;控制模块用于控制力矩电机,使得患者康复得到最大效率,并能使患者左右两侧得到充分锻炼。本发明能够全面、客观地反映患者的康复状态,提高了评估的准确性和实时性,有助于提高患者的康复效果和生活质量;系统操作简便,可广泛应用于脑卒中患者的康复训练过程中。
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公开(公告)号:CN117695589A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311626219.8
申请日:2023-11-30
IPC: A63B23/035 , A61N1/36 , A61B5/1455 , A61B5/0205 , A63B22/06 , A63B71/06
Abstract: 本发明公开了一种经颅直流电刺激诱导型的四肢联动闭环康复设备,包括四肢联动设备、传感模块、激励模块、主控模块、电源模块;患者通过四肢联动设备进行康复训练;传感模块采集患者身体机能数据发送至主控模块,主控模块对数据进行处理并分析,随后向激励模块发出相应控制指令;激励模块根据指令调节四肢联动设备运动阻力,并调节经颅直流电刺激强度。本发明能够实现康复过程中的个性化动态调控,通过激励性的代偿刺激方式,使得患者由被动运动变成主动运动,激励模块能够根据患者肌力情况自主调节阻力和tDCS设备输出大小,装置简单可靠便宜,节省人手;根据测量数据能够进行后续个性化修订,针对每个患者动态调整个性化康复方法。
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公开(公告)号:CN117350927A
公开(公告)日:2024-01-05
申请号:CN202311378516.5
申请日:2023-10-23
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T5/60 , G06T5/73 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的图像去雨方法,首先收集包含雨滴的图像数据集,并进行预处理;其次构建PReNet模型,用于提取输入图像中的特征,为后续的空间注意力机制提供输入;接着在PReNet模型之后引入空间注意力机制,用于增强模型对感兴趣区域的关注;然后使用标记的图像数据集,对带有注意力机制的PReNet模型进行训练,并优化模型参数;最后将训练好的模型应用于新的图像数据,输出去除雨滴的图像。本方法通过利用带有注意力机制的渐进式网络结构PReNet,然后选择样本进行训练,实现了高效的对单张图片的去雨效果;该网络架构算法更为简洁,算法的运行效率大幅提高,具有很强的实际应用意义。
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