公开(公告)号：CN110200640B

公开(公告)日：2022-02-18

申请号：CN201910398156.2

申请日：2019-05-14

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 洪弘 ,  肖雅萌 ,  顾陈 ,  孙理 ,  李彧晟 ,  朱晓华 ,  张宏宇

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/11

Abstract: 本发明公开了一种基于双模态传感器的非接触式情绪识别方法，包括以下步骤：从雷达传感器采集的回波信号中获取生命体征信号，并从中提取呼吸信号和心跳信号；从视频传感器采集的视频图像中选取人脸区域，并根据人脸区域获取心跳信号和光流矢量信号；针对心跳信号，进行基于光强法的心跳优化处理；基于光流矢量信号，对雷达传感器获得的呼吸信号进行体动优化处理；针对优化后的心跳和呼吸信号，进行特征提取；对心跳特征和呼吸特征进行特征选择，根据筛选后的特征建立情绪识别模型；根据情绪识别模型，即可对待识别情绪进行识别。本发明的非接触测量不仅不会引入不适感，而且能减小测量误差，识别准确率高，鲁棒性好，且适用性更广。

公开(公告)号：CN119736560A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411919348.0

申请日：2024-12-25

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 范霁康 ,  张宏宇 ,  段林烨 ,  谭鸿宇 ,  杨东青 ,  王克鸿

IPC: C22C38/50 ,  B23K10/02 ,  C22C38/06 ,  C22C38/44 ,  C22C38/04 ,  C22C38/02 ,  B22F10/20 ,  C21D9/52 ,  C21D6/04 ,  B33Y10/00 ,  B33Y80/00

Abstract: 本发明为一种超高强高韧钢构件及其制备方法。包括如下步骤：步骤(1)：采用无钴马氏体时效钢丝材，丝材各元素质量百分比如下：C 0～0.02％，Ti0.5～0.6％，Al 0.1～0.2％，Ni 13.5～14.5％，Mo 2.5～3.5％，Cr 2.5～3.5％，Mn 0.5～1.5％，Si 0～0.02％，Fe余量；步骤(2)：确定电弧增材的工艺参数和增材路径；步骤(3)：构件增材；步骤(4)：时效处理：将步骤(3)得到的构件从室温加热至450℃‑480℃保温6±0.5小时，后取出空冷至室温；步骤(5)：深冷处理：将步骤(4)中空冷至室温的构件放入深冷介质中降温至‑130℃以下后保温6‑12h后取出，得到超高强高韧钢构件。本发明制备的构件最终在具有高强度的同时还具有良好的韧性配合，具有良好的应用价值。

公开(公告)号：CN110200640A

公开(公告)日：2019-09-06

申请号：CN201910398156.2

申请日：2019-05-14

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 洪弘 ,  肖雅萌 ,  顾陈 ,  孙理 ,  李彧晟 ,  朱晓华 ,  张宏宇

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/11

Abstract: 本发明公开了一种基于双模态传感器的非接触式情绪识别方法，包括以下步骤：从雷达传感器采集的回波信号中获取生命体征信号，并从中提取呼吸信号和心跳信号；从视频传感器采集的视频图像中选取人脸区域，并根据人脸区域获取心跳信号和光流矢量信号；针对心跳信号，进行基于光强法的心跳优化处理；基于光流矢量信号，对雷达传感器获得的呼吸信号进行体动优化处理；针对优化后的心跳和呼吸信号，进行特征提取；对心跳特征和呼吸特征进行特征选择，根据筛选后的特征建立情绪识别模型；根据情绪识别模型，即可对待识别情绪进行识别。本发明的非接触测量不仅不会引入不适感，而且能减小测量误差，识别准确率高，鲁棒性好，且适用性更广。

公开(公告)号：CN110200607B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN201910400309.2

申请日：2019-05-14

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 洪弘 ,  张宏宇 ,  顾陈 ,  李彧晟 ,  孙理 ,  朱晓华 ,  肖雅萌

IPC: A61B5/0205 ,  A61B5/11

Abstract: 本发明公开了一种基于光流法与LMS算法消除生命体征检测中体动影响的方法，包括以下步骤：从雷达传感器采集的回波信号中获取生命体征信号，并从该信号中提取呼吸信号和心跳信号；通过视频传感器采集待测对象的视频图像，并选取ROI区域；通过光流法获取每帧图像中ROI区域中每个像素点的光流矢量，并根据所得光流矢量求取待测对象相对于雷达传感器的位置变化；根据位置变化，利用LMS算法消除待测对象的体动，从而获得更优的生命体征信号。本发明通过单个雷达传感器与视频传感器结合实现，成本低；同时通过光流法和LMS算法结合能有效消除由人体随机运动产生的影响，无需在待测对象身上附加额外测试装置且不会引起其不适感，方法有效可行且性能可靠。

公开(公告)号：CN110200607A

公开(公告)日：2019-09-06

申请号：CN201910400309.2

申请日：2019-05-14

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 洪弘 ,  张宏宇 ,  顾陈 ,  李彧晟 ,  孙理 ,  朱晓华 ,  肖雅萌

IPC: A61B5/0205 ,  A61B5/11

Abstract: 本发明公开了一种基于光流法与LMS算法消除生命体征检测中体动影响的方法，包括以下步骤：从雷达传感器采集的回波信号中获取生命体征信号，并从该信号中提取呼吸信号和心跳信号；通过视频传感器采集待测对象的视频图像，并选取ROI区域；通过光流法获取每帧图像中ROI区域中每个像素点的光流矢量，并根据所得光流矢量求取待测对象相对于雷达传感器的位置变化；根据位置变化，利用LMS算法消除待测对象的体动，从而获得更优的生命体征信号。本发明通过单个雷达传感器与视频传感器结合实现，成本低；同时通过光流法和LMS算法结合能有效消除由人体随机运动产生的影响，无需在待测对象身上附加额外测试装置且不会引起其不适感，方法有效可行且性能可靠。