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一种基于表皮电子的健康监测系统
本发明公开了一种基于表皮电子的健康监测系统,包括传感单元和便携式信号处理单元,其中传感单元呈现表皮电子贴片的形式,其粘合在监测对象的皮肤表面,用于采集监测对象的生理参数数据并予以存储;便携式信号处理单元与传感单元信号连接,用于读取和显示存储在传感单元中的生理参数数据,并当生理参数数据超出预设的阈值时,进行报警提示或呼叫协助。本发明还公开了该健康监测系统的其他一些实施方式。通过本发明,可成功解决传统可穿戴式健康监测系统所存在的各种问题,并具备成本低廉、便于操控和实时监测、携带方便,以及测量精度高和多点
华中科技大学 2021-04-14
健康产品高通量筛选系列试剂盒
健康产品高通量筛选系列试剂盒采用秀丽隐杆线虫为模型动物, 以生物荧光技术为基础进行健康产品(具备抗肿瘤、抗氧化、抗老年 痴呆、抗帕金森、辅助降血糖、抗肥胖功效的药品、保健品和保健食 品)的体内筛选,与以往体外高通量筛选方法相比,其优势在于筛选 所得的目标候选物体内、体外活性相关性好,这有利于避免人力、资 源的浪费,能够降低筛选研发的风险,实现了健康产品的高通量筛选。 本产品已经申请专利 5 件,授权 2 件。
兰州大学 2021-04-14
电力精灵—电力能源装备健康状态诊断平台
一、项目进展 已注册公司运营 二、企业信息 企业名称 四川铭学智能技术有限公司 企业法人 林钰 注册时间 2017.11.29 注册所在省市 四川省成都市 组织机构代码 91510100MA6C766U7T 经营范围 计算机软硬件开发 企业地址 成都高新区天府大道北段1700号 获投资情况 / 三、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 林钰 电信院/控制工程 2019.9/2022.6 201922000100 四、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李茜 电信院/电气工程 副教授 能源系统智能感知 五、项目简介 电力精灵—电力能源装备健康状态诊断平台是集状态数据汇集、故障诊断、状态评估、检修决策推荐、三维立体显示、创新健康管理等多功能为一体的全栈式电力能源装备健康状况诊断平台。该系统改进了市面上监测系统主要存在功能单一、智能化不足、电力能源装备监测系统各自独立等问题,创新性地提出电力能源装备健康管理功能,同时覆盖变压器、海缆、蓄电池、开关柜、UPS、绝缘盘6类装备,使用户全面了解电力能源装备的生命周期及整体健康情况,为用户提供高效状态检修策略。
西南石油大学 2023-07-17
高性能电机及其健康状态监测系统研发技术
团队具备成熟的高性能电机研发能力,具备瞬态有限元仿真技术、多物理场联合仿真技术、场路耦合仿真技术,能够定制开发有刷/无刷直流、感应电机、电励磁/永磁同步等各类电机,助力多家企业实现核心电机自主化、国产化。 团队研发了基于空间磁场的高性能电机健康状态在线监测系统,能够实时监测电机健康状态,即使发现电机微小故障,有效提高电机可靠性。
重庆文理学院 2025-05-19
防范新冠肺炎居家健康生活读本
西安交通大学出版社在校党委的领导下,在陕西省委宣传部的统一部署下,快速应对、主动作为,组建团队策划、编写了《防范新冠肺炎居家健康生活读本》一书,在全国率先从科普的角度宣传居家防疫的知识。本书针对普通民众居家防疫过程中所要面对的各种常见问题,介绍了饮食防疫、运动防疫、心理调适防疫、适用技法防疫等方面的科学知识和技能,并为老年人、儿童、孕妇等特殊人群提供了居家防疫的指导和建议。 本书编写组以西安交通大学出版社的医学编辑为班底,其中主任医师1人,执业医师4人,健康管理师4人,专业涵盖中医、西医、中药、西药、生命科学、护理、检验等。
西安交通大学 2021-04-11
计算机辅助牙齿矫正分析软件系统
虚拟牙齿矫正系统是为隐形牙套制造系统输出模拟矫正数据的软件。通过对患者牙齿的 CT、MRI 等图像进行三维重构,患者只需按牙科医生指示,不同时期佩戴不同的牙套就可以达到预期矫正效果。 隐形牙齿矫正具有美观、易摘取、无刺激、易控制、可以预先看到虚拟的治疗过程等优点,虚拟牙齿矫正系统的开发具有很高的商业价值和应用前景。 计算机辅助牙齿矫正分析软件系统项目获得陕西省自然科学基金资助,已获发明专利1项,发表高水平学术论文20余篇。
西安科技大学 2021-04-11
基于AI-VR的肺部辅助诊疗系统
东北大学医学影像智能计算教育部重点实验室团队研发的肺部精准诊疗医学影像AI-VR 辅助诊疗系统适用于肺部医疗、肺部手术术前规划、术中导航、教学、肺部CT图像分割等医学临床领域。传统的肺部医疗诊断中,主要是通过观察肺部二维切片图像去发现病原体,往往只能靠医生的经验来判断,而具体病灶何在、几何形状、大小及周围生物组织,是无法通过二维图像去观察,其术前分析与方案设计是借助二维肺部CT影像或计算机成像来观察判断,缺乏沉浸感、立体感和交互性。基于虚拟现实技术并结合实验室的技术与数据储备优势,开发了一套基于VR的AI肺部辅助手术系统,致力于肺部三维重建,为医疗人员更好地解决了医生面对大型手术准备不足的问题。
东北大学 2021-04-10
穿戴式增强现实辅助作业系统技术
视觉扫描建模:研发形成基于子地图的大尺度环境扫描建模,实现了多人协同的多阶段地图创建、拓扑-语义地图描述、无须标记点的设备对象外观稠密扫描建模。 人员综合定位:引入深度学习技术,在不需要部署额外设备、不依赖GPS信号的环境下,研发形成了基于视觉/惯导的人员综合定位系统,实现了未知环境下同时建图与定位(SLAM)、可达80m×80m室内外环境下分米级人员定位。 增强现实作业辅助:结合分层地图描述、数字化作业指导卡与作业人员定位等核心技术,配合头戴式AR智能眼镜/便携式移动终端,研发了含前后台通信结构的多人协同作业指导、作业人员安全管控、巡检路径校核、可视化装配引导等关键应用技术,形成了智能化电力运维检修、应急演练作业人员的新工作模式。
东南大学 2021-04-11
面向视障人群的辅助视觉系统
本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。、lineØ 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程,有了这款穿戴式设备的辅助,他们可以自主的各种生活场合中使用纸币,他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动,设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。Ø 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑,设备可以识别红绿灯,并且通过语音实时告知使用者,这可以有效的降低使用者在过马路危险。Ø 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求,使用者只需要把手指指向想要了解的内容,设备就会给出报纸或是书本上的文字内容,这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化,系统也可以对自然场景下的文字进行识别,比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。Ø 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别,室内的桌子、茶杯等,还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求,有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西,并且完成结账。
电子科技大学 2021-04-10
面向视障人群的辅助视觉系统
本系统旨在设计一款辅助视觉残疾人群日常生活的穿戴式设备。该系统具有纸币识别、交通标志识别、日常用物体识别及场景文字识别等功能。主要应用与辅助视觉残疾人的日常生活。 ? 纸币识别的功能对应于视障人群的日常生活的货币使用过程,有了这款穿戴式设备的辅助,他们可以自主的各种生活场合中使用纸币,他们只需要把纸币在设备前置摄像头前轻微晃动,设备就可以通过语音给出纸币的面值反馈给使用者。 ? 交通标志的识别是出于对视觉障碍人群安全的考虑,设备可以识别红绿灯,并且通过语音实时告知使用者,这可以有效的降低使用者在过马路危险。 ? 文字识别对应满足视觉障碍人群的阅读需求,使用者只需要把手指指向想要了解的内容,设备就会给出报纸或是书本上的文字内容,这样可以极大的便利他们的阅读需求。此外通过一定的改进和优化,系统也可以对自然场景下的文字进行识别,比如街头的广告牌、物品的外包装的文字等。 ? 该系统还可以对日常生活中常见的物品进行识别,室内的桌子、茶杯等,还有超市里的各种商品。该功能对应解决使用者在日产生活中购物的需求,有了该系统的辅助他们可以自主的在超市中选择他们想要的东西,并且完成结账。 系统采用了穿戴式与计算机视觉和机器学习等理论知识相结合。穿戴式技术具有佩戴舒适甚至无感、使用过程不应干扰正常生活、使用便携的优点。这样的系统实现形式有利于简化使用者的使用门槛,提升使用体验。计算机视觉和机器学习技术,使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟,可以有效的获取外接环境,通过分析外界环境做出相应的回应、给出结果。通过机器学习方法可以有效的对数据进行建模、分析。 系统设计的指标主要包括两部分,及硬件指标和软件性能指标。 硬件指标主要有以下几点: ? 主控CPU采用的是4核CortexA9处理器 ? RAM需要大于512M,稳定5V电源 ? HDMI接口支持,USB 接口支持,常见音视频编解码支持 ? 摄像头采用的720p的高清USB摄像头。 软件指标只要包括: ? 指尖检测部分的主要包括指尖位置的检测的准确性,以及ROI确定的准确性,能否准确的划分出待识别目标所在的区域 ? 物品识别部分主要包括可识别物品的类别,以及识别的准确率指标 ? 对纸币识别的准确率和召回率以及计算的时间成本,主要涉及的算法的时间和空间复杂度 ? 文字识别主要包括检测的正确率和召回率 系统基本构成如下图所示,主要包括前端固定眼镜边上的高清摄像头,后端数据处理部分采用的是AMR CortexA9四核处理器作为数据和算法处理单元。 系统基本工作流程为,以手指的一次特定手势(食指有方向性指向某个物体)为触发,系统检测到此手势后自动在手指尖端区域检测敏感信息,如字符,物体等,进一步通过计算机视觉算法,对检测的信息做识别处理,最后对识别结果进行语音播报作为反馈给使用者。用户只要用手指指向交互的给出识别的物品,那么设备就会开始读取这个场景,进行识别并将结果语音输出。 如果该产品可以得到推广,那么可以极大的帮助视觉残疾人,这一款穿戴式设备可以甚至可以改变数以千万记视障人群的日常生活,他们可以减轻对他人的依赖自由独立的生活。 目前该设备正处于原型开发期,已经取得了阶段性的成果,可以准确的定位值之间所在的位置,能较为准确的识别自然场景的中纸币面值,以及简单的文字。下一阶段着重把性能经一步优化,增添识别物体的功能。 该项目是由电子科技大学程洪教授主导的创新性高新项目。不但具有广大的市场前景,据可靠统计全国至少有各类残疾人总数超过8千万,而其中视觉残疾的人数找到15%,因此这款设备具有广阔的市场前景,可以带来一定经的经济效益。而且,更为重要定位于辅助他们日常生活产品充分体现出平等关怀的助残精神,帮助他们更好的生活是我们也是社会的责任所在。
电子科技大学 2021-04-10
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