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公开(公告)号：CN112207067B
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202010984490.9
申请日：2020-09-18
Applicant: 浙大宁波理工学院 , 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明公开了一种冲刷结合清洗的起网清洗机，包括机体，所述液压马达上设有进水口和出水口，所述进水口与水泵相连；所述清洗装置包括冲水机构和刷洗机构，所述刷洗机构与所述卷网装置联动，所述冲水机构与所述出水口连接，所述驱动轴驱动所述卷网装置卷起网衣的同时，所述刷洗机构对网衣进行洗刷，且所述水泵中的高压水通过所述冲水机构喷出对网衣进行冲洗。本发明提供了一种冲刷结合清洗的起网清洗机，驱动装置驱动卷网装置卷起网衣的同时刷洗机构对网衣进行洗刷，通过冲水机构对刷洗后的网衣进行进一步的清洁冲洗，达到对网衣的全面清洗，该装置相比水下清洗耗能小，且成本低，较之水枪冲洗更节省人力资源。
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公开(公告)号：CN112207067A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010984490.9
申请日：2020-09-18
Applicant: 浙大宁波理工学院 , 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明公开了一种冲刷结合清洗的起网清洗机，包括机体，所述液压马达上设有进水口和出水口，所述进水口与水泵相连；所述清洗装置包括冲水机构和刷洗机构，所述刷洗机构与所述卷网装置联动，所述冲水机构与所述出水口连接，所述驱动轴驱动所述卷网装置卷起网衣的同时，所述刷洗机构对网衣进行洗刷，且所述水泵中的高压水通过所述冲水机构喷出对网衣进行冲洗。本发明提供了一种冲刷结合清洗的起网清洗机，驱动装置驱动卷网装置卷起网衣的同时刷洗机构对网衣进行洗刷，通过冲水机构对刷洗后的网衣进行进一步的清洁冲洗，达到对网衣的全面清洗，该装置相比水下清洗耗能小，且成本低，较之水枪冲洗更节省人力资源。
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公开(公告)号：CN114224341B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202111473230.6
申请日：2021-12-02
Applicant: 浙大宁波理工学院
Abstract: 本发明公开了基于可穿戴前额脑电的抑郁症快速诊断筛查系统及方法，涉及抑郁症风险筛查技术领域，包括：脑电信号采集模块、信号预处理模块、抑郁症筛查模块和显示/输入模块。本发明个体用户能够直接穿戴，方便用户的自测以及全天候的监测；分类准确率高；降低不同用户数据差异性对齐融合带来的困难。
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公开(公告)号：CN114869298A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210671792.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 浙大宁波理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的抑郁检测方法、系统及可存储介质，涉及脑电信号处理技术领域，其中方法包括以下步骤：获取原始脑电信号；对所述原始脑电信号进行预处理，得到多个频段数据；对多个所述频段数据提取特征，并对所述特征进行降维处理；获取原始训练集及原始测试集，对所述训练集进行预处理后并提取对应训练集特征及测试集特征；本发明能够有效提取脑电信号中的特征并进行识别分类计算，降低计算复杂度，提高抑郁检测的识别率。
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公开(公告)号：CN116486840A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310591366.X
申请日：2023-05-23
Applicant: 浙大宁波理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语音的抑郁症自动评估系统，属于计算机辅助医疗诊断技术领域。包括：语音获取模块，获取音频数据信息；处理模块，与语音获取模块连接，将音频数据信息进行处理，得到有效的频域信号；特征提取模块，与处理模块连接，提取有效的频域信号中的情绪特征信息，并对不同情绪特征信息进行标注，得到对应的情绪特征信息标签结果；绘制模块，与特征提取模块连接，基于绘制情绪波动曲线图；输出模块，与处理模块连接，基于情绪波动曲线图得到评估结果并输出显示。本发明通过后台模型分析大量的用户数据得出用户抑郁监测结论，评估抑郁状态，能够有效降低成本，输出更准确的评估结果，为抑郁症的临床诊断提供客观参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115153447A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210921479.7
申请日：2022-08-02
Applicant: 浙大宁波理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征的健康状态预测系统，涉及健康预测技术领域，包括：情绪刺激模块，用于提供情绪刺激，包括静态情绪刺激和动态情绪刺激；信号采集模块，用于在情绪刺激时采集生物数据和行为数据；模型构建模块，用于对生物数据和行为数据进行处理，利用机器学习算法构建预测模型；评估模块，用于利用预测模型输出的预测结果，生成评价内容；本发明通过多特征相互配合，修正预测结果，提高预测效果，同时在特征提取过程中，增加各个特征提取的精确度，保证了预测模型的精确度，同时也提高了预测结果的精确度。
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公开(公告)号：CN115040141A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210852164.1
申请日：2022-07-20
Applicant: 浙大宁波理工学院
IPC: A61B5/369 , A61B5/0205 , A61B5/16 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电波信号的情绪识别方法、系统及可存储介质，涉及模式识别领域。本发明包括以下步骤：采集被测者的生理信息信号，所述生理信息信号包括脑电波信号以及心率情况信号；基于所述生理信息信号建立多模态情绪知识图谱数据；对所述多模态情绪知识图谱数据进行特征提取；将特征提取结果输入情绪识别分类模型中，得到情绪识别分类结果。本发明将脑电波信号和心率生理信号数据进行融合，获得它们之间的联合信息，使用情绪识别分类模型进行分类，提高情绪识别的准确率。
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公开(公告)号：CN114869298B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210671792.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 浙大宁波理工学院
IPC: A61B5/369 , A61B5/16 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电信号的抑郁检测方法、系统及可存储介质，涉及脑电信号处理技术领域，其中方法包括以下步骤：获取原始脑电信号；对所述原始脑电信号进行预处理，得到多个频段数据；对多个所述频段数据提取特征，并对所述特征进行降维处理；获取原始训练集及原始测试集，对所述训练集进行预处理后并提取对应训练集特征及测试集特征；本发明能够有效提取脑电信号中的特征并进行识别分类计算，降低计算复杂度，提高抑郁检测的识别率。
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公开(公告)号：CN114224341A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111473230.6
申请日：2021-12-02
Applicant: 浙大宁波理工学院
Abstract: 本发明公开了基于可穿戴前额脑电的抑郁症快速诊断筛查系统及方法，涉及抑郁症风险筛查技术领域，包括：脑电信号采集模块、信号预处理模块、抑郁症筛查模块和显示/输入模块。本发明个体用户能够直接穿戴，方便用户的自测以及全天候的监测；分类准确率高；降低不同用户数据差异性对齐融合带来的困难。
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公开(公告)号：CN115211858A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202211032721.1
申请日：2022-08-26
Applicant: 浙大宁波理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的情绪识别方法、系统及可存储介质，涉及情绪识别技术领域，包括以下步骤：采集被测者的多种生理信号数据并进行预处理，构建各生理信号的样本数据集；对样本数据集中预处理完成的生理信号数据进行特征提取，获取各生理信号的训练数据集；构建深度学习模型，以各生理信号的训练数据集作为深度学习模型的输入进行模型训练，直至模型收敛，获得每种生理信号对应的情绪识别模型；基于各情绪识别模型对待测者进行情绪识别，获取对应于不同生理信号的情绪状态；对所有情绪状态进行融合处理，得到待测者最终的情绪识别结果。本发明可以准确识别待测者的情绪状态，避免人的主观因素对情绪判别的影响，提高识别效率。
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