公开(公告)号：CN116189048A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310026714.9

申请日：2023-01-09

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙宁 ,  王宁彬 ,  易磊

IPC: G06V20/40 ,  A61B5/024 ,  A61B5/00 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了一种基于深度神经网络和自注意力机制的非接触心率检测方法和系统，该方法包括以下步骤：从远程生理测量的视频数据库中选取多个视频，通过使用人脸关键点检测，对每帧图像进行裁剪和人脸对齐操作，将裁剪过后的视频按相应的比例划分为训练集和测试集；构建结合自注意力机制的端到端可训练的深度神经网络模型；将前述步骤中划分好的训练集送入到深度神经网络中进行训练；以及在利用视频进行非接触心率测量的时，将经过前述步骤裁剪得到的视频序列送入网络模型中，以时序信号预测的方式得到该视频对应的血液容积脉搏波的信号值。本发明的方法和系统提高了非接触测量心率的准确性。

公开(公告)号：CN117373085A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311344530.3

申请日：2023-10-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙宁 ,  易磊 ,  何佩鲜

IPC: G06V40/16 ,  G06V20/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提出了一种基于时空自注意力和深度神经网络的非接触心率检测方法，该方法包括以下步骤：从远程生理测量的视频数据库中选取多个视频，通过使用人脸关键点检测，对每帧图像进行裁剪和人脸对齐操作，将裁剪过后的视频按相应的比例划分为训练集和测试集；将前述步骤中划分好的训练集进行帧间差异提取，留下人脸关键信息，去除环境背景等无用信息；构建结合时空自注意力机制的端到端可训练的深度神经网络模型；将处理后的训练集送入到深度神经网络中进行训练；在利用新的视频进行非接触心率测量时，将经过前述步骤得到的视频序列送入网络模型中，得到该视频对应的心率信号值。本发明的方法和系统提高了非接触测量心率的准确性和有效性。

公开(公告)号：CN117417544A

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202311366904.1

申请日：2023-10-20

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 易磊 ,  方雨田 ,  韩斌 ,  白启佳 ,  赵翠娥

IPC: C08G83/00 ,  H01G11/22 ,  H01G11/86 ,  C08K9/04 ,  C08K3/14

Abstract: 本发明公开一种二维铜基金属有机框架复合材料及其制备方法和应用，属于电化学储能技术领域，将铜盐、三氟乙酸和PVP加入到DMF和乙醇的混合溶剂中，超声溶解形成溶液A；将H2TCPP溶解于DMF和乙醇的混合溶剂中，形成溶液B；将溶液B缓慢滴加到溶液A中，溶剂热法原位合成得到Cu‑TCPP，将Cu‑TCPP溶液与PDDA改性的MXene纳米片混合，得到Cu‑TCPP/MXene复合材料，制备的二维铜基框架复合材料具有比表面积大，导电性好，活性位点丰富的优点，Cu‑TCPP/MXene 2D/2D异质界面显著增强电子传输和电解质扩散，其组装成固态透明超级电容器时，表现出良好的光学透明度和优异的电化学性能。