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公开(公告)号：CN112370054B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202011256779.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明的一种血糖仪：所述支架（5）上安装有试纸控制机构（1）、手指控制机构（7）、采血针控制机构（8）、电池（9）、主控制器（2）、电机驱动模块（3），其中手指控制机构（7）位于试纸控制机构（1）与采血针控制机构（8）之间，试纸回收箱（4）位于试纸控制机构（1）一侧，采血针回收箱（6）位于采血针控制机构（8）一侧。血糖自动化测量方法：用户通过指纹模块（102）完成身份认证后，依次进入装载试纸模式、装载采血针模式，语音/视频提示用户置入手指后，依次进入固定手指模式、调整高度模式、扎针模式、试纸采血模式，并依据出血量选择性进入自适应调整模式，采血完成后进入回收采血针模式和回收试纸模式，并依据采血针和试纸使用情况选择性进入加注采血针模式。本发明具有结构和功能集成化，自动化程度高，简化操作的特点。
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公开(公告)号：CN112353390B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202011254672.7
申请日：2020-11-11
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明的一种针的自动装载、扎针与回收机构，包括：采血针装载平台（1）、采血针存储平台（2）、采血针回收箱（4）、指床（5）安装在支架（3）上，所述采血针存储平台（2）、采血针回收箱（4）、指床（5）位于采血针装载平台（1）下方。采血针存储支架（22）安装在滑块B（26）上，采血针存储托盘（21）安装在采血针存储支架（22）上，采血针（111）可插入采血针存储托盘（21）内放置。其控制方法，包括：装载采血针模式、扎针模式、回收采血针模式和加注采血针模式。本发明具有结构简单可靠，能防止针尖氧化污染，且操作过程稳定，能实现自动化控制的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112353390A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011254672.7
申请日：2020-11-11
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明的一种针的自动装载、扎针与回收机构，包括：采血针装载平台（1）、采血针存储平台（2）、采血针回收箱（4）、指床（5）安装在支架（3）上，所述采血针存储平台（2）、采血针回收箱（4）、指床（5）位于采血针装载平台（1）下方。采血针存储支架（22）安装在滑块B（26）上，采血针存储托盘（21）安装在采血针存储支架（22）上，采血针（111）可插入采血针存储托盘（21）内放置。其控制方法，包括：装载采血针模式、扎针模式、回收采血针模式和加注采血针模式。本发明具有结构简单可靠，能防止针尖氧化污染，且操作过程稳定，能实现自动化控制的特点。
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公开(公告)号：CN111860434A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010757141.3
申请日：2020-07-31
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人视觉隐私行为识别与保护方法，包括：机器人以图像数据为输入，采用融合注意力模型的卷积神经网络场景识别算法，获得用于识别隐私场景的特征模型；然后，以隐私场景的图像数据和隐私场景图像语义特征数据为输入，采用涉隐私图像语义特征描述算法，获得将图像信息转换为文本信息的语义特征模型；最后，以机器人摄像头视频流为输入，采用基于近似等价转换的视觉隐私识别与保护算法，将机器人摄像头视频流中包含隐私的片段用相应的监护要素文本信息进行替换，实现隐私场景的近似等价转换，从而实现对隐私场景的保护。本发明能采用文本的形式描述视觉所感知监护要素信息，以保护用户敏感隐私。
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公开(公告)号：CN111860434B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202010757141.3
申请日：2020-07-31
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种机器人视觉隐私行为识别与保护方法，包括：机器人以图像数据为输入，采用融合注意力模型的卷积神经网络场景识别算法，获得用于识别隐私场景的特征模型；然后，以隐私场景的图像数据和隐私场景图像语义特征数据为输入，采用涉隐私图像语义特征描述算法，获得将图像信息转换为文本信息的语义特征模型；最后，以机器人摄像头视频流为输入，采用基于近似等价转换的视觉隐私识别与保护算法，将机器人摄像头视频流中包含隐私的片段用相应的监护要素文本信息进行替换，实现隐私场景的近似等价转换，从而实现对隐私场景的保护。本发明能采用文本的形式描述视觉所感知监护要素信息，以保护用户敏感隐私。
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公开(公告)号：CN112370054A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011256779.5
申请日：2020-12-30
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明的一种血糖仪：所述支架（5）上安装有试纸控制机构（1）、手指控制机构（7）、采血针控制机构（8）、电池（9）、主控制器（2）、电机驱动模块（3），其中手指控制机构（7）位于试纸控制机构（1）与采血针控制机构（8）之间，试纸回收箱（4）位于试纸控制机构（1）一侧，采血针回收箱（6）位于采血针控制机构（8）一侧。血糖自动化测量方法：用户通过指纹模块（102）完成身份认证后，依次进入装载试纸模式、装载采血针模式，语音/视频提示用户置入手指后，依次进入固定手指模式、调整高度模式、扎针模式、试纸采血模式，并依据出血量选择性进入自适应调整模式，采血完成后进入回收采血针模式和回收试纸模式，并依据采血针和试纸使用情况选择性进入加注采血针模式。本发明具有结构和功能集成化，自动化程度高，简化操作的特点。
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公开(公告)号：CN115530788A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211133248.6
申请日：2022-09-17
Applicant: 贵州大学
IPC: A61B5/0245 , A61B5/024 , A61B5/00 , A61B5/349
Abstract: 本发明的一种基于自注意力机制的心律失常分类方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：采集心电信号并对数据进行预处理：对心电信号数据进行小波变换预处理，去除心电信号的基线漂移以及噪声；生成心电信号训练数据集；构建多头自注意力机制的心律失常分类网络，其结构包括心电向量表示层、线性区间投影层、信号序列编码层、多头自注意力计算层、归一化层、心电信号输出层；设计基于多头自注意力机制的心律失常分类算法；训练基于多头自注意力机制的心律失常分类网络；对心电信号进行分类。本发明具有能够充分利用心电信号中的丰富的语义信息以及信号的局部相关性，获取低幅值心电信号特征以高效准确的自动识别异常心律的特点。
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