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公开(公告)号：CN115553777B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211362642.7
申请日：2022-11-02
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/024 , A61B5/00 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种非接触式精神压力检测方法及系统，该方法包括：对获取的原始视频帧图像进行预处理，识别视频帧图像中人脸面部区域，提取感兴趣区域图像；采用基于不同颜色空间互补特性的CHROM算法对获取的感兴趣区域图像进行BVP信号提取；利用基于梯度提升回归的多输出回归模型对提取的BVP信号进行信号恢复；基于恢复的BVP信号，分别进行基于时空特征图的心率预测和HRV特征提取；利用预测的心率和HRV特征训练压力检测模型，通过训练完成的检测模型实现对视频帧图像中待测人员的精神压力检测。本发明通过BVP信号恢复去除噪声，以及融合心率变异性特征与心率特征，实现精神压力检测准确性的提高。
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公开(公告)号：CN109188291B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201811080943.4
申请日：2018-09-17
Applicant: 济南大学 , 山东金煜电子科技有限公司
IPC: G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种铅酸蓄电池核容放电剩余容量预测方法，其特征在于，铅酸蓄电池核容放电剩余容量预测值C为：其中，ΔV为铅酸蓄电池的电压差；a、b和c为常量，且依赖铅酸蓄电池的初始值而进行实际标定。本发明明显缩短了铅酸蓄电池核容放电的时间，避免了铅酸蓄电池深度放电，延长了铅酸蓄电池使用寿命。
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公开(公告)号：CN115553745B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211362076.X
申请日：2022-11-02
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的血液容积脉搏波信号增强方法及系统，该方法包括：获取血液容积脉搏波信号及其对应的真实光电容积描记信号；对获取的信号进行信号预处理，获取信号的多个周期单元信号；构建基于梯度提升回归的多输出回归模型，以血液容积脉搏波信号的多个周期单元信号及其对应的真实光电容积描记信号的多个周期单元信号为训练样本集，训练所述多输出回归模型；将原始血液容积脉搏波信号输入训练完成的多输出回归模型，输出增强后的血液容积脉搏波信号。本发明通过借助机器学习方法搭建信号增强模型，能够增强输出信号的质量，提高信号增强的鲁棒性，同时可以有效提高心率、呼吸率等生理指标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115553745A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211362076.X
申请日：2022-11-02
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G06N5/00 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的血液容积脉搏波信号增强方法及系统，该方法包括：获取血液容积脉搏波信号及其对应的真实光电容积描记信号；对获取的信号进行信号预处理，获取信号的多个周期单元信号；构建基于梯度提升回归的多输出回归模型，以血液容积脉搏波信号的多个周期单元信号及其对应的真实光电容积描记信号的多个周期单元信号为训练样本集，训练所述多输出回归模型；将原始血液容积脉搏波信号输入训练完成的多输出回归模型，输出增强后的血液容积脉搏波信号。本发明通过借助机器学习方法搭建信号增强模型，能够增强输出信号的质量，提高信号增强的鲁棒性，同时可以有效提高心率、呼吸率等生理指标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113855036B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202111165430.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 济南大学 , 山东齐鲁现代教育研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种心电信号可视化方法及装置，包括：采集用户的心电信号数据并进行降噪；将降噪处理后的心电信号转化成电流信号；根据电信号控制磁流体的运行状态；根据磁流体的运行状态，得到不同心率范围内对应的显示结果；本发明将时间局部性原理和集成式小波降噪方法结合起来，可以应对复杂噪声环境；通过采集心电，将心电可视化，使用者可以观察自己的心率情况。本发明为心电研究人员提供了全新的心电可视化展示方式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115553777A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211362642.7
申请日：2022-11-02
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/024 , A61B5/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种非接触式精神压力检测方法及系统，该方法包括：对获取的原始视频帧图像进行预处理，识别视频帧图像中人脸面部区域，提取感兴趣区域图像；采用基于不同颜色空间互补特性的CHROM算法对获取的感兴趣区域图像进行BVP信号提取；利用基于梯度提升回归的多输出回归模型对提取的BVP信号进行信号恢复；基于恢复的BVP信号，分别进行基于时空特征图的心率预测和HRV特征提取；利用预测的心率和HRV特征训练压力检测模型，通过训练完成的检测模型实现对视频帧图像中待测人员的精神压力检测。本发明通过BVP信号恢复去除噪声，以及融合心率变异性特征与心率特征，实现精神压力检测准确性的提高。
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公开(公告)号：CN113208592B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110333224.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 济南大学 , 山东思正信息科技有限公司
IPC: A61B5/16
Abstract: 本公开公开的一种具有多作答模式的心理测试系统，包括：模式选择模块，用于供使用者选择图文测试模式或语音测试模式；图文测试模块，用于当使用者选择图文测试模式时，以图文的形式显示心理测试题目和作答选项，供使用者作答，获得作答结果；语音测试模块，用于当使用者选择语音测试模式时，以语音的形式播放心理测试题目和作答选项，并根据使用者的语速、口头语出现频率等调整语音播放速度，供使用者作答，生成作答结果；测试结果生成模块，用于对图文测试模块或语音测试模块生成的作答结果进行分析，获取心理测试结果。提供图文和语音两种测试模式供使用者根据自身情况进行选择，从而能够有效的对不同人群进行心理测试。
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公开(公告)号：CN113855036A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111165430.5
申请日：2021-09-30
Applicant: 济南大学 , 山东思正信息科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种心电信号可视化方法及装置，包括：采集用户的心电信号数据并进行降噪；将降噪处理后的心电信号转化成电流信号；根据电信号控制磁流体的运行状态；根据磁流体的运行状态，得到不同心率范围内对应的显示结果；本发明将时间局部性原理和集成式小波降噪方法结合起来，可以应对复杂噪声环境；通过采集心电，将心电可视化，使用者可以观察自己的心率情况。本发明为心电研究人员提供了全新的心电可视化展示方式。
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公开(公告)号：CN109188291A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811080943.4
申请日：2018-09-17
Applicant: 济南大学 , 山东金煜电子科技有限公司
IPC: G01R31/367
CPC classification number: G01R31/3648
Abstract: 本发明公开了一种铅酸蓄电池核容放电剩余容量预测方法，其特征在于，铅酸蓄电池核容放电剩余容量预测值C为： 其中，ΔV为铅酸蓄电池的电压差；a、b和c为常量，且依赖铅酸蓄电池的初始值而进行实际标定。本发明明显缩短了铅酸蓄电池核容放电的时间，避免了铅酸蓄电池深度放电，延长了铅酸蓄电池使用寿命。
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公开(公告)号：CN115938600A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211582269.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 济南大学
Abstract: 本发明属于心理健康测评领域，提供了一种基于关联分析的心理健康状态预测方法与系统，包括基于联邦学习进行隐私计算，得到心理测评原始数据；对心理测评原始数据进行预处理，得到预处理后的心理测评数据；基于预处理后的心理测评数据进行扫描创建二维存储矩阵，并对二维存储矩阵进行分组得到数据集；基于数据集构造频繁树进行关联分析，得到满足最小支持度的强关联规则表；根据所述强关联规则表，选择与其他因子关联性较强特征维度构造心理特征，并利用训练好的心理健康状态预测模型进行心理健康状态的预测。通过改变数据集存储方式和扫描方式，仅需扫描一次数据集即可得到强关联规则，在节省数据库存储空间的同时提升关联规则算法挖掘效率。
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