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公开(公告)号：CN114842957B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210309538.5
申请日：2022-03-28
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于情绪识别的老年痴呆症辅助诊断系统及其方法，包括数据采集终端和后台识别系统，后台识别系统对上传数据进行预处理并基于深度学习网络模型对采集数据进行识别并处理，对认知功能障碍预测结果进行展示和存储，并通过数据通信模块将结果反馈给移动终端。本发明通过以多数占优的决策方式得到最终受试者的痴呆分类结果，借助连续的数值区分不同表情细微的差别，帮助计算机更好地理解人类表情及其情绪，实现智能检测的应用，减轻医生的工作负担，提高诊断准确率，且仅需采集受试者的脸面表情数据，采集方式更加便捷简单有效，采用神经网络提取特征数据以及分类预测，便于技术落地形成真实可用产品，具有广泛的应用场景。
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公开(公告)号：CN114842957A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210309538.5
申请日：2022-03-28
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于情绪识别的老年痴呆症辅助诊断系统及其方法，包括数据采集终端和后台识别系统，后台识别系统对上传数据进行预处理并基于深度学习网络模型对采集数据进行识别并处理，对认知功能障碍预测结果进行展示和存储，并通过数据通信模块将结果反馈给移动终端。本发明通过以多数占优的决策方式得到最终受试者的痴呆分类结果，借助连续的数值区分不同表情细微的差别，帮助计算机更好地理解人类表情及其情绪，实现智能检测的应用，减轻医生的工作负担，提高诊断准确率，且仅需采集受试者的脸面表情数据，采集方式更加便捷简单有效，采用神经网络提取特征数据以及分类预测，便于技术落地形成真实可用产品，具有广泛的应用场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112201100A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011162757.2
申请日：2020-10-27
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种中小学艺术素质测评中音乐演唱评分系统和方法，包括服务器、防火墙、通信网络、电脑、移动终端；所述服务器为多个物理设备组成的服务器集群；所述通信网络为有线网络或无线网络，主要是连接服务器和电脑、移动终端，让其进行数据交互；本发明能够识别出演唱者音频中的音符起始点，计算出节奏时长和音高特征序列，将识别的特征序列与参考标准评分特征序列进行匹配对比，并根据比较结果进行评分结果及评分细节，提高了评分的精确度，很好的满足了中小学生艺术素质测评中音乐演唱评分客观准确的要求，为演唱者提高演唱水平给出指导性的建议，学生可以对失分点进行针对性的纠正和强化练习。
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公开(公告)号：CN112309432A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011162728.6
申请日：2020-10-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G10L25/51 , G10L25/87 , G06F16/65 , G06F16/68 , G06F16/683 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G10L25/18 , G10L25/30
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的音符起始点检测方法，包括以下步骤：1、对预处理后的log梅尔频谱数据进行编码和时间窗口滑动分片，生成时间片特性样本；2、加载时间片样本进行一维卷积、最大池化操作；3、将池化层的结果输入到BiLSTM层，提取样本语义信息；4、将BiLSTM层的结果输入到attention层，加强模型对关键时序样本的学习；5、将attention层的结果输入到softmax分类层进行判别；6、参照时间阀值将softmax层的判别结果进行合并，输出音符起始点序列。本发明能够多次多音频进行记录，并进行比对，对颤音、滑音等进行筛选，提高了演唱场景识别效果，减少误检以及漏检情况的发生，提高了音符起始点检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116580832A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310497550.8
申请日：2023-05-05
Applicant: 暨南大学
IPC: G16H50/20 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于视频数据的老年痴呆症辅助诊断系统及其方法，具体涉及视频分析领域，包括终端、网络、服务器和数据库，所述终端与服务器通过网络进行通信连接，所述终端用于采集受试者泡茶任务操作过程的视频，然后通过网络上传至服务器，服务器对待检测图像进行人物交互识别以及老年痴呆症患病健康状态诊断，并将相关数据以及原始视频数据信息保存至数据库。本发明是一种新型的老年痴呆症智能辅助诊断和早期预警手段，诊断准确性高，减轻医生的工作负担，同时有利于实现广大用户在社区或自己在家中进行早期认知异常预警和诊断。
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公开(公告)号：CN112967255A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110255249.7
申请日：2021-03-09
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的盾构管片缺陷类型识别及定位系统及其方法，所述系统包括图像采集模块、元数据输入模块、数据同步模块、图像预处理模块、深度学习模型训练模块、深度学习模型加载模块、缺陷类型识别模块、缺陷定位模块、信息存储模块、数据分析与可视化模块。通过所述盾构管片缺陷类型识别及定位系统可以实现管片缺陷信息的自动化快速和精准统计，极大减少了人工劳动量，缩短了管片缺陷从发现到修复的时间。
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公开(公告)号：CN110298279A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910535832.6
申请日：2019-06-20
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种肢体康复训练辅助方法及系统、介质、设备，所述方法包括步骤：采集使用者动作姿态图像；对图像进行卷积计算，得到图像特征图；预测特征图的关节点热点图和肢体方向矢量场，并进行t次预测迭代，每次迭代时将两个训练分支的识别信息合成一个阶段预测，生成使用者关节点热点图和肢体方向矢量场，从关节点热点图中获取关节点位置；利用肢体连接贪心算法进行关节点连接，得到使用者的姿态信息；根据训练好的动作姿态模型评估使用者的姿态信息，得到使用者动作姿态评估结果并反馈给使用者。本发明进行多分支预测和多阶段迭代，通过提高关节点热点图和肢体方向矢量场预测的准确性来提高姿态识别准确性，进而增强康复训练的辅助效果。
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