[发明专利]一种基于心脏功能监控的卷积神经网络信息处理系统及训练方法在审
| 申请号： | 201910727324.8 | 申请日： | 2019-08-07 |
| 公开（公告）号： | CN110598549A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 王江源;王满 | 申请（专利权）人： | 王满;王江源 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H10/65;G16H40/67;G16H80/00;G06F21/60;A61B5/00;A61B5/024;A61B5/029;A61B5/11 |
| 代理公司： | 53116 昆明知道专利事务所(特殊普通合伙企业) | 代理人： | 姜开侠;姜开远 |
| 地址： | 北京市门头沟区石*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于心脏功能动态监控的卷积神经网络信息处理系统及方法，信息处理系统包括一个14层高效卷积神经网络。卷积神经网络信息处理技术应用于便携式心脏智能贴片系统，以可穿戴设备的形式佩戴于人体胸壁，对心脏机械振动进行体外监测，连续地、实时非侵入地获取心脏的振动信息，结合数字处理、机器学习和人工智能技术模式识别和智能诊断，早期发现心脏物理结构和搏动节律异常，如瓣膜病变、心脏壁的运动异常、心脏射血分数改变、心律失常等。结合预警报告系统，实现心脏疾病早预警与及时医护的目的。对严重心律失常、心绞痛、急性心肌梗死的早期预警监测，对照手术后康复监测，居家养老人群，体育运动人群的日常监护意义重大。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 信息处理系统 心律失常 信息处理技术应用 急性心肌梗死 人工智能技术 心脏射血分数 心脏物理结构 便携式心脏 可穿戴设备 心绞痛 瓣膜病变 搏动节律 动态监控 机器学习 居家养老 模式识别 日常监护 数字处理 体外监测 贴片系统 心脏功能 心脏机械 心脏疾病 预警报告 早期预警 振动信息 智能诊断 手术后 心脏壁 监测 人群 胸壁 体育运动 佩戴 侵入 预警 心脏 医护 康复 智能 发现 | ||
【主权项】：
1.一种基于心脏功能动态监控的卷积神经网络信息处理系统，其特征在于，所述信息处理系统包括一个14层高效卷积神经网络；/n所述卷积神经网络的输入为心脏振动信号经过连续小波变换所形成的二维时间-频率图，输入图像的大小固定且归一化;/n所述卷积神经网络包含6个残差块，每个块有2个卷积层；/n所述卷积核大小固定为3×3，卷积核个数为8k，其中k初始值为1，以后每增加一个残差块k增加1，即第1个残差块的卷积核个数为8，第6个残差块的卷积核个数为48；/n所述每一个残差块会对输入进行2倍下采样，经过6个残差块后，网络输出维度将减小为输入图像的1/2
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- 本发明公开了股票K线图像识别方法、装置、智能终端及存储介质，所述方法包括：获取待识别的股票K线图像；采用训练后的股票K线图像识别模型,对所述待识别股票K线图像进行识别，得到与所述待识别的股票K线图像对应的分类识别结果；其中，所述股票K线图像识别模型为残差卷积网络模型。本发明通过利用深度学习中的卷积神经网络技术，对股票数据进行智能识别，提取股票K线图的视觉特征，利用视觉特征预测股票未来趋势，提升了股票预测的准确率。为用户提供合理正确的交易提示。解决了现有技术在利用股票K线图预测股票走势时，预测结果不准确的问题。
- 一种基于视频图像的早期火灾检测方法-201910927385.9
- 张为;晋耀 - 天津大学
- 2019-09-27 - 2020-02-14 - G06K9/00
- 本发明涉及一种基于视频图像的早期火灾检测方法，包括下列步骤：第一步，图像预处理；第二步，火焰的前景提取：首先利用自组织背景检测算法建立背景模型；然后利用Adaboost算法进行颜色纹理判断，用来决定是否对前景区域进行更新，从而获得火焰前景区域。具体方法如下：(1)自组织背景检测算法建立背景模型；(2)利用Adaboost算法进行颜色纹理判断：将上一步得到的前景区域输入到训练好的Adaboost分类器中，分别判断前景区域中每个像素点是否为火像素点，如果判断是火，则认为该像素属于火焰前景区域部分；如果判断非火，则将该像素点更新到背景区域中；第三步，神经网络的分类判决。
- 专利分类
