基于神经网络模型的外科患者康复辅助系统

    公开(公告)号:CN119480108A

    公开(公告)日:2025-02-18

    申请号:CN202411760985.8

    申请日:2024-12-03

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明涉及胸外科患者康复指导技术领域,具体地说,涉及基于神经网络模型的外科患者康复辅助系统,包括生物传感器模块、运动传感器模块、情感信息分析模块和康复效果评估模块该基于神经网络模型的外科患者康复辅助系统中,通过生物传感器模块对患者进行实时监控,治疗效果评估单元通过运动传感器模块检测出患者康复训练的数值与生物传感器模块检测患者休息时的数值进行对比,判断患者的恢复情况,而后医生根据分析结果调整患者的用药情况,代谢状态评估单元检测患者用药后药物的吸收效果,同时在患者进行康复训练时,通过运动轨迹预测单元预测患者的运动姿势,当运动姿势错误时,报警单元及时向工作人员报警。

    一种基于改进YOLOv5的工厂车间安全监测方法

    公开(公告)号:CN118337810A

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410326955.X

    申请日:2024-03-21

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明属于计算机科学和工业自动化技术领域,具体涉及一种基于改进YOLOv5的工厂车间安全监测方法。本发明方法包括以下步骤:S1、收集和准备车间安全数据集;S2、数据集扩充和增强;S3、训练车间安全监测模型;基于改进的YOLOv5算法,训练车间安全监测模型;S4、部署训练好的模型到工厂车间安全监测系统中;S5、实时监测车间内的安全情况;S6、触发报警系统和发送警报通知。发明的工厂车间安全监测方法能够有效提升工厂车间的安全性和监测效果,降低安全风险,并为工厂提供可靠的安全保障。同时,该方法具有灵活性和可扩展性,可以根据实际需求进行定制和优化,满足不同工厂车间的安全监测要求。

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