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公开(公告)号：CN119044291A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411162861.X
申请日：2024-08-23
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G01N27/48 , G01N27/327 , G01N33/543 , G01N33/536 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的电化学免疫测定方法，涉及疾病诊断、食品安全、环境监测等技术领域，解决的技术问题在于利用电化学数据，实现对目标分析物快速、准确的自动化检测。本发明创新的将人工智能与电化学免疫检测结合，形成一种能够高效、精确分析电化学信号的检测体系。首先，构建基于免疫传感器的电化学检测系统，通过固定在电极片表面的抗体捕获目标分析物；然后使用循环伏安法测得目标分析物的电流曲线，并提取循环伏安曲线的8个特征参数；最后利用机器学习算法对提取的特征参数进行训练和建模，从而预测分析物的浓度。通过引入机器学习算法，实现了全自动化检测，精确的数据模型拟合显著提高了预测的准确性，并有效减少了抗体特异性引起的检测不一致性问题，增强了检测的可靠性和重复性。本发明解决了传统免疫测定方法无法兼顾灵敏度、操作简便性、检测时间、成本的不足，扩展了检测的线性范围，达到了提高检测效率和准确性的效果且成本低，为临床诊断、环境监测和食品安全检测等领域提供了广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN117115246A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310826980.X
申请日：2023-07-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06T7/73 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01C11/04
Abstract: 本发明公开了一种无人机水平姿态识别方法及识别控制系统，水平姿态识别方法包括：摄像装置连续采集多帧无人机的飞行图像；对采集的飞行图像进行预处理，提取仅包含无人机起落架区域的图像；对所述图像进行姿态识别，提取所述图像的飞行姿态特征；确定无人机起落架朝向，并根据起落架朝向判断无人机的飞行方向。识别控制系统包括：图像采集单元、存储单元、图像处理单元、姿态识别单元、实时输出单元。本发明免去了传感器和陀螺仪安装在无人机机身时，由外界因素和物理因素导致的计算偏差，仅通过图像就能够判断无人机飞行的水平姿态；而且采用只识别无人机的飞行方向而不识别无人机运动轨迹的处理方法，使系统的处理速度得到很大提升。
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公开(公告)号：CN116968902A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310973367.0
申请日：2023-08-04
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明公开了一种水面救援装置，涉及水上救援技术领域，包括气瓶区、气囊区和电子模块区。控制充气的按钮通过撞针与气瓶相连，撞针上部倒圆锥状部分使胶垫与顶块紧密连接，以保证充气时的密封性。可装卸的气瓶与导管设置有内、外螺纹的旋合来保证其密封性。电子模块中，频闪灯装有水浸传感器，遇水自动触发，激光灯使用按钮触发，落水人员可根据实际情况选择触发时间。在本发明中，进行水上救援时，将水面救援装置抛射至落水人员附近，落水人员可以通过按钮对气囊快速充气，使得气囊展开，防止落水人员溺水。
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公开(公告)号：CN110441059A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910723854.5
申请日：2019-08-07
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明属于检测技术领域，具体涉及一种径向滑动轴承磨损量在线检测装置。本发明的技术方案如下：一种径向滑动轴承磨损量在线检测装置，包括定子支架、转子磁环、霍尔元件及信号处理器，所述定子支架与滑动轴承座同轴固联，所述转子磁环与转轴同轴固联，所述霍尔元件用于对所述转子磁环相对所述定子支架的位置进行实时监控，所述信号处理器用于接收所述霍尔元件的监控信号并对所述监控信号进行分析及输出。本发明提供的径向滑动轴承磨损量在线检测装置，能够实现对径向滑动轴承磨损量的在线检测。
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公开(公告)号：CN119600182A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411095968.7
申请日：2024-08-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种包含透明物体场景的三维重建和渲染的方法，涉及计算机视觉技术领域，本发明拍摄透明物体及周围环境的全景，构建色彩鲜艳场景下的不同类型的透明物体数据集以供网络训练，并最终得出整体场景的重建结果。方法使用一种多模块渲染网络模型，通过角度网络和反射网络对学习图片中不同角度的信息来训练网络。由于场景中包含透明物体，所以在考虑光线传播路径的时候，不能仅仅只假设光路沿直线传播，需要考虑场景中存在的折射、反射等特殊环节。本发明提供的方法同时包含折射区域和反射区域的重建，实现对包含透明物体整体场景的重建与渲染。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119007292A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411117067.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/72 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N5/01 , G06N20/20 , G01J5/48
Abstract: 本发明公开了一种基于红外图像的人体动作识别方法，所述方法包括获取红外图像；构建红外图像人体骨骼关键点坐标数据集；构建红外图像人体骨骼关键点提取网络；基于红外图像人体骨骼关键点坐标数据集训练红外图像人体骨骼关键点提取网络和随机森林分类器；获取待识别红外图像，基于红外图像人体骨骼关键点提取网络和随机森林分类器对待识别红外图像进行动作的分类与预测。本发明通过高斯分布生成样本标签，引入其他关键点到心脏的相对距离作为特征，结合深度可分离卷积模块的全卷积神经网络，解决了现有行为识别方法在夜间无光或恶劣天气条件下，仅依赖可见光环境的局限性，显著提升了红外人体行为动作识别的实时性和准确率。
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公开(公告)号：CN119006780A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411021763.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06V10/25 , G06V10/88 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于线性注意力的复杂场景下红外小目标检测方法；首先，处理划分原始数据集，利用序列噪声建模技术对训练集中的图片施加噪声数据，以得到复杂场景下的小目标数据，提高检测泛化能力；再对数据集中的小目标区域进行负样本增强，扩充数据集；其次，发明一种小目标分割网络，编码部分通过减少空间维度获得高层次语义信息，提取特征，解码阶段恢复空间维度，重建原始图像结构；网络中的线性注意力模块，旨在提高特征提取能力的同时降低空间复杂度；而空洞卷积模块扩大感受野，减弱下采样次数过多造成的小目标信息丢失；其中，使用跳跃连接保留高分辨率信息，使用深度监督不同尺度的信息；最后，使用八连通邻域聚类模块确保匹配准确，减少误检；本发明能对复杂背景下的红外图像进行目标检测，有效抑制背景噪声的干扰，提高了红外小目标检测的准确度。
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公开(公告)号：CN118033805A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410441622.1
申请日：2024-04-12
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于回音壁微腔的在纤式结构、传感器及制作方法，属于微纳光子学领域。一种基于回音壁微腔的在纤式结构包括第一波导、第二波导、第三波导、三个回音壁微腔；第一波导的第一端为输入端/输出端，第一波导的第二端与第二波导的第一端错位熔接，第二波导的第二端与第三波导的第一端错位熔接，且偏移方向相同，偏移量相同；所述三个回音壁微腔嵌入在第二波导内，且在第二波导的两端之间，第三波导的第二端为输入端/输出端。本发明利用回音壁微腔制作在纤式结构，实现品质因子提升至105，法诺共振峰斜率达到100dB/nm以上，因此传感分辨率更高，可以提高测量的精准性，对于温度、应力等变化更加灵敏，更好的应用在传感器领域。
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公开(公告)号：CN119673480A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510200974.2
申请日：2025-02-24
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G16H50/70 , G16H10/60 , G16H50/20 , G16H50/30 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/24 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及智能检测技术领域，具体为一种基于数据识别的帕金森智能检测方法及系统，包括以下步骤，通过智能手表、腕带和移动步态检测仪采集用户生理和运动数据，记录步态速度、步幅长度和手部震颤频率，分析手部运动的平滑性，记录每个数据点的时间戳，将数据按照时间顺序组织，得到时间序列数据集。本发明中，通过智能设备收集的生理和运动数据经过时间序列化处理，细致追踪帕金森病症的每一微小变化，利用神经网络对时间片段数据进行分析，有效区分正常与异常模式，并精确提取关键行为特征，不仅增强了对帕金森病早期判断的能力，还通过持续监控帮助医生及时调整治疗方案，显著改善了患者的生活质量并提供了连续的医疗决策支持。
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公开(公告)号：CN119007136A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411117081.3
申请日：2024-08-15
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
IPC: G06V20/54 , G06V10/20 , G06V10/36 , G06V10/82 , G06T5/75 , G06T5/20 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量YOLOv8的红外舰船识别方法，所述方法包括获取海上红外舰船数据集并进行预处理，将处理后的数据集按8:1:1的比例划分预处理图像集，得到训练集、验证集和测试集；通过改进YOLOv8构建目标检测模型；通过训练好的目标检测模型对待测图像进行舰船检测并识别类型。本发明通过提供轻量化设计的YOLOv8，通过使用轻量化的网络作为特征提取网络，减少了模型参数量，同时引入注意力机制提高多尺度下的泛化能力，提升检测速度的同时保持较高的识别准确性，能够实现海上红外舰船的实时识别。
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