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公开(公告)号：CN107854123B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201711330577.9
申请日：2017-12-13
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种无袖套连续血压监测方法和装置，通过采集受试者的心跳信号或心电信号，和光电容积脉搏波信号，并在每一心跳周期内从同步的心跳信号和光电容积脉搏波信号，或者，心电信号和光电容积脉搏波信号中分别提取脉搏波传导的起点和终点，计算得到脉搏波到达时间，并分别代入到本发明建立的个人血压计算模型中，计算得到当前收缩压和舒张压。通过持续地采集心跳或心电信号，和光电容积脉搏波信号，不断地计算得到实时的PAT，从而不断地计算血压值输出，实现血压的连续监测。
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公开(公告)号：CN108763481B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201810533914.2
申请日：2018-05-29
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06F16/29 , G06F16/583 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于大规模街景数据的图片地理定位方法及实现该方法的系统。所述方法包括实时匹配部分：从查询图片中提取局部特征点作为查询特征点，生成查询特征集；在索引结构中对每个查询特征点检索K个最近邻特征点，生成最近邻特征分布表；通过所述最近邻特征分布表得到候选图片的最近邻特征集；选择最近邻特征集中的最优特征集对应的候选图片作为最佳匹配图片，该匹配图片对应的地理位置即视为查询图片的地理位置；其中K为整数。本方法优选还可以包括预处理部分，将比较耗时的“建立索引结构部分”分开提前进行处理。本方法和系统具有定位精度高、匹配速度快、可以求出全局最优解等特点。
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公开(公告)号：CN110047291A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910446878.0
申请日：2019-05-27
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开一种考虑扩散过程的短时交通流预测方法，包括：获取当前路段的历史交通流序列并进行平滑操作，得到平滑后的交通流序列F＝{X1,X2,...,Xt-1}；采用LSTM-CNN模型从平滑后的交通流序列中捕获深度时空特征；通过以类PageRank算法进行数学化描述的扩散过程从平滑后的交通流序列中得到当前路段的道路重要性特征，再将道路重要性特征及道路辅助信息共同组成一个一维向量，作为广度特征；将深度时空特征和广度特征融合，得到当前路段在t时刻的交通流量预测值Xt。
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公开(公告)号：CN102780531B
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201210271616.3
申请日：2012-08-01
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种用于无线激光通信的调制方法及解调方法。调制方法包括以下步骤：1）将待调制的信源数据划分为两部分；2）将第一部分数据采用2m阶脉冲位置调制；3）确定多进制偏振调制的偏振态方向个数N；4）从k个偏振态信息总计Nk种偏振态组合中选取2n种偏振态组合，与n位二进制数据组合建立一一对应关系表；5）根据关系表查询得到当前第二部分数据中的n位二进制数据对应的一个偏振态组合，将步骤2）中的k个脉冲信号按照偏振态组合中的k个偏振态信息一一进行调制。本发明得到调制信号既包括反映第一部分数据的脉冲位置信息，又包括反映第二部分数据的脉冲偏振态信息，在相同带宽下，本发明中调制方法可相对PPM调制方式携带较多数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110197493B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201910440134.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种眼底图像血管分割方法，包括如下步骤：S1、对眼底图像数据集进行增广操作，即按一定规则对原始图像进行裁剪，得到增广的数据集，并将数据集划分为训练集与测试集；S2、利用分割网络对增广处理后的训练数据集中每一个眼底图像样本进行血管分割，得到黑白概率图，同时通过图像处理得到训练数据集中分割图像的概率图；S3、利用判别网络区分该概率图是由分割网络所得还是数据集内的分割图像所得，得到数值范围在0～1的置信图来描述输入图像判为真伪的概率；S4、将测试集中的彩色眼底图像输入训练好后的网络中，对得到的结果图进行拼接即可得到眼底血管的完整分割图像。其中步骤S2与S3基于生成对抗网络进行眼底图像血管分割。在步骤S4之前，依次对S2中的分割网络与S3中的判别网络按照所设计的损失函数进行迭代训练，以博弈的方式分别提高两个网络的性能。本方法基于生成对抗思想在生成数据上的优越性，不依赖初始特征的选取且减少了繁复的计算步骤，有效提升了眼底图像血管的分割精度，尤其在细小血管上表现优异。
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公开(公告)号：CN109511144B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201811605468.8
申请日：2018-12-26
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: H04W36/00 , H04W36/30 , H04B17/391 , H04W4/33 , H04W4/80 , H04B10/116
Abstract: 一种网络接入类型决策方法，包括：获取用户端当前状态下可见光通信信道未遮挡时的数据传输速率，并根据已知的前一状态的信道阻塞参数及当前状态可见光通信信道未遮挡时的数据传输速率，按照预先训练好的非线性支持向量机模型确定等效数据速率最大的接入类型作为当前状态用户端的接入类型。本发明还提供一种网络接入类型决策装置、网络切换控制装置及计算机可读存储介质。本发明在由可见光通信和传统射频通信组成的混合室内无线通信网络环境中，使得用户在实际信道阻塞参数未知的情况下可以较为准确地选择当前状态等效数据速率最大的接入类型，有效应对频繁切换和遮挡阻塞带来的负面影响，满足用户对于传输速率和通信质量的需求。
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公开(公告)号：CN110210533B
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN201910420493.7
申请日：2019-05-20
Applicant: 清华大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了基于最大覆盖位置问题的图片组定位方法。通过单张图片地理定位方法对图片组的每张查询图片检索部分匹配相似度数值较高的候选图片；将最大满足全局约束的第一候选图片作为正确匹配图片，其它称为异常匹配图片。首先，使用基于最大覆盖位置问题确定第一候选图片，将其他的查询图片称作异常值图。其次，对于异常值图片从其他候选图片中选择距离覆盖的第一候选图片最近的一个作为他们的匹配。本方法具有有效提高图片组的定位精度和匹配速度快的特点。
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公开(公告)号：CN110134816B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910419627.3
申请日：2019-05-20
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06F16/587 , G06F16/53 , G06F16/583
Abstract: 本发明公开了一种基于投票平滑的单张图片地理定位方法。首先，从查询图片中提取局部描述子作为查询特征；其次，对每个查询特征在预处理建立的数据索引中检索部分最近邻并修剪不显著的查询特征以及对应的最近邻；再次，把所有最近邻对应的参考图片作为候选图片，计算每个候选图片与查询图片的匹配特征数；然后，寻找候选图片一定地理范围内的其它候选图片，将它们所有的特征数之和视作当前候选图片与查询图片的匹配约束特征数；最后，采用投票机制选择最大约束特征数的候选图片作为查询图片的最佳匹配。本方法具有定位精度高和算法复杂度低等特点。
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公开(公告)号：CN109284409B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201810994299.5
申请日：2018-08-29
Applicant: 清华大学深圳研究生院
IPC: G06F16/51 , G06F16/532 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了基于大规模街景数据的图片组地理定位方法。首先，对查询图片组的每张图片，采用单张图片的定位方法，得到RNN个数最高的前K张候选图片，并用群表示结果；其次，我们采用主导集聚类算法对所有候选图片聚类，从每个群中至多选择一张匹配图片组成主导集；最后，对未选择图片构成主导集的群，按照最大相似度原则，从中选择一张匹配图片。其中K为整数。本方法具有有效提高图片组的定位精度和匹配速度快的特点。
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