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- [实用新型]一种下肢屈膝运动辅助器-CN202320145667.5有效
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鲍盈宇;王听雨;刘怡婷;徐佳雪;张可心;孙乐;于杭冉;李欣雨
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鲍盈宇
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2023-02-07
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2023-09-12
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A63B23/04
- 本实用新型属于运动辅助技术领域，尤其为一种下肢屈膝运动辅助器，包括用于运动使用的瑜伽垫，所述瑜伽垫的顶部两侧分别设有侧板，所述侧板上开设有第一滑槽，所述侧板的外侧开设有第二滑槽，所述第二滑槽的外侧滑动连接有用于对屈膝程度进行标记的标记块，所述侧板的内侧转动连接有活动杆，所述活动杆远离所述侧板的一端设有活动块；患者在屈膝运动时可以对标记块进行推动，通过标记块的移动可以对屈膝的程度进行标记，当患者运动完成后，通过标记块的位置可以得知患者屈膝时的最大程度，从而可以便于患者对每次屈膝的最大限度进行观察，有利于患者逐步扩大屈膝的程度，同时可以使患者屈膝时的动作更加标准，有利于提高运动的效果和运动效率。
- 一种下肢屈膝运动辅助
- [发明专利]一种基于深度学习的路面裂缝检测方法-CN202310373795.X在审
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华蓓;黄汝维;沈思远;刘大途;刘怡婷;黄镜润;刘阳
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广西大学
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2023-04-10
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2023-07-28
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G06T7/00
- 本发明公开一种基于深度学习的路面裂缝检测方法，基于工业级目标检测算法YOLOv5提出改进的路面裂缝检测模型YOLOv5‑Crack，并通过轻量化将其部署到了Web端，方便用户进行上传图片、实时视频等，同时也能够定位出裂缝的地图信息，方便维修养护单位进行维修。所使用的YOLOv5技术可以通过神经网络模型学习大量的路面图像数据，提取其中的特征信息，从而实现自动化的路面裂缝检测，其不仅可以提高检测的准确率和效率，还可以避免人工检测过程中的主观误差和不一致性。此外，通过YOLOv5训练出的模型还可以通过不断的迭代优化，逐步提高模型的精度和鲁棒性，使其能够适应不同的路面环境和不同类型的裂缝，从而提高路面维护的效率和安全性。
- 一种基于深度学习路面裂缝检测方法
- [发明专利]预驱动电路及驱动装置-CN202111346394.2在审
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刘怡婷;高志显
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瑞昱半导体股份有限公司
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2021-11-15
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2023-05-16
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H02M1/088
- 预驱动电路提供预驱动信号以驱动主驱动电路。预驱动电路包含第一晶体管、第二晶体管及电阻元件。第一晶体管的第一端耦合在第一电压，第一晶体管的第二端输出预驱动信号，以及第一晶体管的控制端接收第一控制信号。第二晶体管的第一端耦合在第一晶体管的第二端，第二晶体管的第二端耦合在第二电压，及第二晶体管的控制端接收第一控制信号。电阻元件的第一端耦合在第二晶体管的第一端，及电阻元件的第二端耦合在第二晶体管的第二端。第一晶体管及第二晶体管的其中一者为P型晶体管，且另一者为N型晶体管。
- 驱动电路装置
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