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[实用新型]预防骶尾部压疮垫-CN202222969645.9有效
发明人： 强芳芳 -专利权人：中国人民解放军空军军医大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： A61G7/057 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种预防骶尾部压疮垫，其包括：垫体；所述垫体的中间设有骶尾部容纳垫，其侧壁设有凸起设置的固定圈；所述固定圈对应上端的位置设有缺口且上端对应臀部位置，下端对应大腿位置；所述垫体呈上小下大的椭圆状结构；中空槽体，其设于所述有骶尾部容纳垫的中心位置。本实用新型提供了一种预防骶尾部压疮垫，通过设置该垫体，其设计形状符合骶尾部的人体工学设计，其不仅防压疮效果好，而且适用于平卧位患者使用，可使得患者骶尾关节悬空，能减轻和避免平卧体位造成对骶尾部皮肤不同程度的损害。
预防尾部压疮垫

[实用新型]一种多功能下肢护理装置-CN202222027993.4有效
发明人： 强芳芳 -专利权人：中国人民解放军空军军医大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： A61G7/075 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种多功能下肢护理装置，包括底座，底座上设置有上肢放置垫，腿部护理机构和足部护理机构；腿部护理机构包括一对横向设置的支撑板，支撑板上设置有腿部支架，腿部支架安装在支撑板上且设置有腿部支撑软布，支撑板之间设置有一对U形双层隔板，隔板之间设置有抽拉支撑体；足部护理机构包括内部中空的脚台，脚台的顶部铺设有足部支撑软布，脚台上安装有脚踏板，脚台内设置有足部支撑体和曲柄摆动组件，本设计结构合理，易操作，通过各部件之间的协调作用，可有效的避免患者下肢因长期卧床受压而产生的压疮，并且避免了因长期悬空导致的不适感，足部在曲柄摆动组件的带动下极性踝泵运动，促进下肢血液循环，预防足下垂。
一种多功能下肢护理装置

[发明专利]一种口罩用阀体及口罩-CN202210413795.3在审
发明人：钟海伟;强芳芳;邱益维 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： A62B18/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种口罩用阀体及口罩，阀体包括：基座，其开有通气孔，在通气孔内侧壁上设有弹性卡接部；压环，置于通气孔内，其设有可挤压卡接部的挤压部，压环沿通气孔轴向方向往复位移可分别实现挤压部对卡接部的挤压和释放；滤芯，置于压环内且位于卡接部旁，挤压部释放卡接部可使卡接部弹出直至抵住滤芯外侧壁，挤压部挤压卡接部可使卡接部压缩直至脱离滤芯外侧壁；基座、压环、滤芯之间所形成的空气通道通过密封件阻断；口罩包括口罩本体，阀体安装于口罩本体上。与现有技术相比，本发明兼具滤芯更换高效便利、滤芯安装稳固、气密性好、防护等级高、安全可靠、整体结构稳定、轻便小巧、舒适度高等诸多优势。
一种口罩阀体

[实用新型]呼吸机管路用改良式湿化装置-CN202122504450.2有效
发明人： 强芳芳;何娟;王艳萍;曹盈;冯德;杨华 -专利权人：中国人民解放军空军军医大学
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： A61M16/16 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种呼吸机管路用改良式湿化装置，其包括：湿化组件，其包括湿化瓶、具有容纳槽的控制盒以及设于所述控制盒内的控制组件；所述湿化瓶由一隔板分隔为出气腔和进气腔；所述进气腔内置一文丘里；管路组件，其包括呼吸回路和进气管路；所述呼吸回路和进气管路的一端连接患者的气切口处，所述呼吸回路的另一端连接所述湿化瓶顶端的出气口，所述进气管路的另一端连接设于所述湿化瓶顶端的进气口上的文丘里处。本实用新型提供了一种呼吸机管路用改良式湿化装置，其通过设置湿化组件和管路组件，可使得非呼吸机辅助呼吸的人工气道患者得到有效的湿化，回路密闭避免感染，也方便吸痰。
呼吸管路改良化装

[发明专利]基于稀疏自编码器的m序列识别方法-CN201810603530.3有效
发明人： 强芳芳;赵知劲;杨安锋;陈颖;沈雷;姜显扬 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-06-12 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏自编码器的m序列识别方法。首先介绍了m序列的三阶相关函数的峰值特性，验证了利用完整周期m序列或者m序列片段估计的TCF均保持良好的峰值特性。其次，根据m序列TCF特性，提出一种基于三阶相关特征向量的输入样本构造方法。最后，利用稀疏自编码器构建特征学习网络，使用softmax回归对学习到的特征进行分类识别，建立一个稀疏自编码网络分类模型，并将预先构造好的样本输入模型，训练得到一个具有最优识别性能的模型。本发明能有效识别m序列，且在低信噪比条件下识别性能良好。
基于稀疏编码器序列识别方法

[发明专利]一种空间边缘增强的轻量级显著物体检测方法-CN202111145434.7在审
发明人：周武杰;朱赟;吴俊一;许彩娥;强芳芳 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种空间边缘增强的轻量级显著物体检测方法，该方法包括：将一定数量的原始图像对应的彩色信息图像、热红外信息图像及真实显著物信息图像作为训练集；将彩色信息图像和热红外信息图像作为轻量级卷积神经网络框架的输入层的两种数据输入轻量级卷积神经网络框架进行训练，得到每幅原始图像对应的预测图像；计算预测图像与真实显著物信息图像之间的损失函数；将损失函数的值最小的对应的权值矢量和偏置项对应作为轻量级卷积神经网络框架的最优权值矢量和最优偏置项，得到训练好的轻量级卷积神经网络。本发明利用双边增强对语义信息和空间信息增强，加强模型对显著物体定位的能力以及对显著物体边缘优化的能力。
一种空间边缘增强轻量级显著物体检测方法

[发明专利]一种基于边界引导的道路场景语义分割方法-CN202111082517.6在审
发明人：周武杰;董少华;吴俊一;许彩娥;强芳芳;邱薇薇 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边界引导的道路场景语义分割方法，涉及深度学习领域，具体步骤为：获取训练集，训练集包括原始道路场景RGB图像、Thermal热红外图像、预处理后的边界图像；构建卷积神经网络；将训练集输入到卷积神经网络中进行训练，得到对应的语义分割预测图；语义分割预测图构成第一集合，真实语义分割图像处理成的独热编码图像构成第二集合，计算第一集合与第二集合之间的损失函数，得到卷积神经网络分类训练模型的最优权值矢量和偏置项，卷积神经网络分类训练模型训练完成；将待语义分割的道路场景图像输入卷积神经网络分类训练模型中，得到预测语义分割图像，优点是提高了RGB‑T道路图像的语义分割效率和准确度。
一种基于边界引导道路场景语义分割方法

[发明专利]一种基于双侧边动态交叉融合的道路场景图像处理方法-CN202110623370.0在审
发明人：周武杰;龚婷婷;强芳芳;许彩娥 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双侧边动态交叉融合的道路场景图像处理方法。本发明包括训练阶段和测试阶段两个过程；选取道路场景图像及对应的热力图和真实语义理解图像，构成训练集；构建卷积神经网络；将训练集进行数据增强，获得初始输入图像对，并输入到卷积神经网络进行处理，得到对应的道路场景预测图；计算道路场景预测图与对应的真实语义分割图像之间的损失函数值；重复上述步骤，获得卷积神经网络分类训练模型；将待语义分割的道路场景图像和对应的热力图像输入到卷积神经网络分类训练模型中，得到对应的预测语义分割图像。本发明有效地提高了道路场景图像的语义分割精确度，减少了细节特征丢失，物体边缘能更好还原。
一种基于侧边动态交叉融合道路场景图像处理方法

[发明专利]基于GAN和跨模态特征融合的道路场景语义分割方法-CN202110785221.4在审
发明人：周武杰;刘劲夫;邱薇薇;强芳芳;许彩娥 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络和跨模态特征融合的道路场景语义分割方法，应用于深度学习技术领域，具体步骤如下：利用生成对抗网络，将训练集输入到生成器卷积神经网络，得到训练集中的每幅原始的道路场景图对应的预测图，将原始道路场景图，对应预测图和对应的标签图，输入判别器，得到评价分数，根据评价分数，更新判别器参数；将训练集输入到生成器卷积神经网络，得到训练集中的每幅原始的道路场景图对应的预测图，计算损失函数，并更新生成器参数。本发明解决了现有技术中单纯利用池化操作与卷积操作获得的特征图单一且不具有代表性，从而会导致得到的图像的特征信息减少，最终导致还原的效果信息比较粗糙，分割精度低。
基于 gan 跨模态特征融合道路场景语义分割方法

[发明专利]一种判别辅助和多模态加权融合的显著物体检测方法-CN202110805562.3在审
发明人：周武杰;朱赟;强芳芳;许彩娥 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种判别辅助和多模态加权融合的显著物体检测方法。在训练阶段，构建生成器部分卷积神经网络以及判别器部分卷积神经网络，生成器部分卷积神经网络的隐层包括彩色显著图获取流和热红外显著图获取流；判别器部分卷积神经网络包括四个共享参数、相同结构的卷积神经网络，隐层包括真实/彩色/热红外/融合判别卷积模块、真实/彩色/热红外/融合判别全连接；使用原始图像输入到卷积神经网络中进行训练；在测试阶段，将待检测图像输入到生成器部分中，得到预测显著性检测图像。本发明提高了网络的网络对光线变化的不敏感程度，在黑夜条件下也能检测出显著物体，并且进一步优化了预测图的轮廓信息。
一种判别辅助多模态加权融合显著物体检测方法

[发明专利]一种基于多监督网络的道路场景图像语义分割方法-CN202110823118.4在审
发明人：周武杰;董少华;强芳芳;许彩娥 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多监督网络的道路场景图像语义分割方法。本发明包括训练阶段和测试阶段两个过程；包括：选取多幅原始道路场景RGB图像和对应的原始Thermal热红外图像以及真实语义分割图像，对图像预处理后构成训练集；构建卷积神经网络；将训练集输入到卷积神经网络中进行训练，卷积神经网络输出七个预测图集合；计算最终损失值；重复上述步骤多次，获得卷积神经网络分类训练模型；输入多幅待语义分割的原始道路场景RGB图像和原始Thermal热红外图像，获得对应的语义分割预测图。本发明提高了RGB‑T道路场景图像的语义分割效率和准确度。
一种基于监督网络道路场景图像语义分割方法

[发明专利]基于多策略和交叉特征融合的显著物体检测方法-CN202110743443.X在审
发明人：周武杰;孙帆;强芳芳;许彩娥 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多策略融合的显著性物体检测方法，涉及深度学习领域。其在训练阶段，构建卷积神经网络，其隐层包括10个神经网络卷积块、5个多策略融合块、4个交叉特征融合块；使用原始的RGB彩色图和Depth深度图输入到卷积神经网络中进行训练，得到对应的显著体检测图；再通过计算原始的预测图与对应真实的显著体标签图(Ground Truth)的损失函数值，获得卷积神经网络分类训练模型的最优权值矢量和偏置项；在测试阶段，将待检测的显著体的RGB彩色图和对应的Depth深度图一起输入到卷积神经网络分类训练模型中，得到预测显著体检测图像；优点是提高了RGB‑D显著体检测效率和准确度。
基于策略交叉特征融合显著物体检测方法

[发明专利]一种基于渐进指导融合互补网络的室内场景图像处理方法-CN202110557921.8在审
发明人：周武杰;杨恩泉;叶宁;雷景生;万健;甘兴利;钱小鸿;许彩娥;强芳芳 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于渐进指导融合互补网络的室内场景图像处理方法。本发明包括训练阶段和测试阶段两个过程；1_1选取原始室内场景图像及对应的深度图像和真实语义理解图像，构成训练集；1_2构建卷积神经网络；1_3将训练集进行数据增强，获得初始输入图像对，并输入到卷积神经网络进行处理，得到对应的语义理解预测图；1_4计算语义理解预测图与对应的语义理解预测图构成之间的损失函数值；1_5重复执行1_3和1_4，获得卷积神经网络分类训练模型；将待语义理解的室内场景图像和对应的深度图像输入到卷积神经网络分类训练模型中，得到对应的预测语义理解图像。本发明可有效地减少噪声深度测量的影响，能够更好的使信息互补，完成特征提取。
一种基于渐进指导融合互补网络室内场景图像处理方法

[发明专利]一种基于门控融合的遥感图像语义分割方法-CN202110553034.3在审
发明人：周武杰;金建会;叶绿;雷景生;万健;甘兴利;钱小鸿;许彩娥;强芳芳 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于门控融合的遥感图像语义分割方法。选取Q幅原始遥感图像及每幅原始遥感图像对应的数字表面模型图像和真实语义分割图像作为训练集；构建卷积神经网络，卷积神经网络包括输入模块、特征编码模块、特征解码模块和输出模块；特征编码模块包括遥感图像编码层、数字表面模型编码层和特征完善融合层，特征解码模块包括全局上下文层和特征渐进融合解码层；将训练集输入构建的卷积神经网络进行训练；将待语义分割的遥感图像及对应的数字表面模型图像输入完成训练的卷积神经网络中，输出对应的语义分割图像，完成遥感图像的语义分割。本发明方法的分割效率高，且分割准确度高。
一种基于门控融合遥感图像语义分割方法

[发明专利]基于双向跨模态交互的机器人室内场景语义理解方法-CN202110647372.3在审
发明人：周武杰;岳雨纯;强芳芳;许彩娥 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向跨模态交互的机器人室内场景语义理解方法，涉及深度学习领域。本发明包括以下步骤：选取原始的室内场景RGB彩色图像、深度图图像以及所述原始的室内场景RGB彩色图像对应的真实语义分割图像，构成训练集；根据人眼视觉系统运作原理和跨模态信息的全局信息互补性构建卷积神经网络；将所述训练集输入到卷积神经网络进行多次训练，得到卷积神经网络分类训练模型。本发明从图像特征提取的完整性，人眼视觉系统运作原理等方面获取模型设计方向和思路，提升了全卷积神经网络，有效提高了图像分割性能。
基于双向跨模态交互机器人室内场景语义理解方法

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