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[发明专利]实验器材共享管理系统及其控制方法-CN202011632303.7在审
发明人：韩春晓;顾云凌;左蓉蓉;姚程鹏;沈家沛;詹鹏;陈新强;秦迎梅;车艳秋 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种实验器材共享管理系统及其管理方法，所述管理系统包括用于取放实验器材的搬运小车、与所述搬运小车通讯的数据处理终端以及分别与所述数据处理终端通讯连接的用户端和管理端；所述实验器材按序列放置于仓库中的物品架上，所述实验器材利用超宽带定位单元进行定位，所述超宽带定位单元包括设置于所述仓库内的三个基站以及设置于每一实验器材上的定位标签，所述定位标签和所述基站通讯连接；所述搬运小车上搭载机械抓手用于抓取所述实验器材并运输至指定位置；所述搬运小车上设有定位模块、通讯模块和信息获取模块，所述搬运小车通过通讯模块与所述数据处理终端通讯连接，每一实验器材上设有与所述信息获取模块相匹配的信息标签。本发明可实现实验器材的共享管理，方便高效。
实验器材共享管理系统及其控制方法

[发明专利]一种自动控制系统仿真实验平台及其控制方法-CN202010851129.9在审
发明人：车艳秋;周博;韩春晓;秦迎梅;秦晴 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动控制系统仿真实验平台，包括旋转平台、履带小车和用于控制所述履带小车的自动控制系统；所述旋转平台下方通过旋转轴承安装在支撑杆上，所述支撑杆固定于一固定面上；所述履带小车的左右两侧分别安装有直流减速电机，分别控制左右两侧的行进速度；自动控制系统包括陀螺仪模块、主控模块和用于控制所述直流减速电机的电机驱动模块，履带小车在自动控制系统的控制下，在旋转平台上朝向指示方向标行进。该自动控制系统仿真实验平台以履带小车和旋转平台为主体，建立了生动的教学模型，给实验者强烈的直观印象，便于实验者通过对教学模型的实物的分析调试和验证来验证学到的理论知识，增大了实验指导的意义。
一种自动控制系统仿真实验平台及其控制方法

[发明专利]一种基于EcoG癫痫神经信号的解码方法和云端解码系统-CN201910049383.4有效
发明人： 秦迎梅;门聪;赵佳;车艳秋;韩春晓;薛彬 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EcoG癫痫神经信号的解码方法和云端解码系统，所述解码方法，包括以下步骤：步骤1，提取原始颞叶EcoG时间序列信号，对其进行低通滤波后，检测和计算放电峰值，然后提取放电峰值附近的放电信号波形；步骤2，基于Haar小波分析方法，提取步骤1中所述的放电信号波形的小波系数作为特征；步骤3，基于SVM模型，对采集到的小波系数特征进行学习模型训练，再利用该学习模型进行预测，步骤4，返回模型预测结果。本发明可在智能医疗装置在采集到病人EcoG信号后，可通过网络api，访问该云端部署的癫痫EcoG识别模型，上传病人准实时EcoG信息，获取返回的分类结果。
一种基于 ecog 癫痫神经信号解码方法云端系统

[发明专利]一种基于深度学习的工业场景视频分析系统及其方法-CN202010306648.7在审
发明人： 秦迎梅;门聪 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的工业场景视频分析系统及其方法，所述分析系统通过网络公开数据集和人工采集标注的方法构建样本大数据集合，利用YOLOV3模型进行类别标签训练和识别，客户可以把该模型部署到嵌入式系统上，从而获取相关识别结果，解决了人工监控效率低下的问题，客户可基于识别信息，做出记录或报警等有效决策。
一种基于深度学习工业场景视频分析系统及其方法

[发明专利]一种视频序列信息挖掘系统、方法及其应用-CN202010280902.0在审
发明人： 秦迎梅;门聪;车艳秋;韩春晓 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频序列信息挖掘系统、方法及其应用，所述挖掘系统中：抓取模块利用“公众人物”关键词通过搜索引擎抓取图片样本，用矩形框对抓取信息中人脸区域进行标注，述数据预处理模块用于对标注后的图片样本进行过滤和标准化获得训练集，深度学习模型训练模块中的训练模型经过训练集进行训练，得到识别模型，识别与处理模块用于提取待处理视频中的关键帧并记录时间点，将关键帧进行标准化后，传递给识别模型识别“公众人物”，输出每个时间点的关键帧中所包含的“公众人物”。本发明对视频做进一步的加工和处理提供了快捷有效的工具和方法。
一种视频序列信息挖掘系统方法及其应用

[发明专利]一种基于深度学习的视频场景标签提取系统、方法及其应用-CN202010281542.6在审
发明人： 秦迎梅;门聪;车艳秋;韩春晓 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2020-04-10 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的视频场景标签提取系统及其方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，样本构建模块收集图片样本，二次标注场景标签；步骤2，数据预处理模块对步骤1得到的图片样本进行预处理，并分为训练集和验证集；步骤3，利用步骤2得到的训练集训练所述深度学习模型模块中的深度学习模型，再利用验证集进行验证，得到识别模型；步骤4，所述识别与处理模块对要处理视频的关键帧进行抽取，并记录其在视频中对应的时间点，对抽取到的关键帧进行预处理；把预处理产生的关键帧图片输入到识别模型中，得到识别出的可能的场景标签。本发明解决了视频内容信息提取不充分的问题，客户可基于识别的信息，优化视频的推荐和搜索效果。
一种基于深度学习视频场景标签提取系统方法及其应用

[实用新型]一种实验器材共享管理系统-CN202023343306.7有效
发明人：韩春晓;顾云凌;左蓉蓉;姚程鹏;沈家沛;詹鹏;陈新强;秦迎梅;车艳秋 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种实验器材共享管理系统，所述管理系统包括用于取放实验器材的搬运小车、与所述搬运小车通讯的数据处理终端以及分别与所述数据处理终端通讯连接的用户端和管理端；所述实验器材按序列放置于仓库中的物品架上，所述实验器材利用超宽带定位单元进行定位，所述超宽带定位单元包括设置于所述仓库内的三个基站以及设置于每一实验器材上的定位标签，所述定位标签和所述基站通讯连接；所述搬运小车上搭载机械抓手用于抓取所述实验器材并运输至指定位置；所述搬运小车上设有定位模块、通讯模块和信息获取模块，所述搬运小车通过通讯模块与所述数据处理终端通讯连接，每一实验器材上设有与所述信息获取模块相匹配的信息标签。本实用新型可实现实验器材的共享管理，方便高效。
一种实验器材共享管理系统

[发明专利]一种基于关键词搜索时间序列的传染病疫情预测与监控系统、方法及其应用-CN202010131044.3在审
发明人： 秦迎梅;门聪 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关键词搜索时间序列的传染病疫情预测与监控系统、方法及其应用，所述传染病疫情预测与监控系统、方法中，通过搜索引擎中相关搜索关键词的搜索热度作为特征训练lasso回归模型，有效的实时预测各地相关传染病如新型肺炎的疫情，解决了相关指标产出滞后的问题，以提前了解相关疫情情况，并做出有效决策。
一种基于关键词搜索时间序列传染病疫情预测监控系统方法及其应用

[发明专利]基于web可视化平台的EEG实时交互分析系统和实时交互分析方法-CN202010113751.X在审
发明人： 秦迎梅;门聪;车艳秋;韩春晓 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F16/904 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于web可视化平台的EEG实时交互分析系统和实时交互分析方法，所述分析方法，包括以下步骤：步骤1，云端服务器接收EEG信号采集装置传递来的脑电信号；步骤2，数据预处理模块对脑电信号数据中的异常值过滤后，再进行低通滤波处理，然后将处理后的数据存入数据库；步骤3，服务器端模块对所述数据库中的EEG时间序列进行基本统计特征提取和自定义高级特征提取；步骤4，web可视化分析模块对数据采集情况和数据特征情况进行监视和可视化。研究或实验人员可实时分析数据情况和EEG特征情况，方便医生或实验人员通过低成本的设备也可以实时了解信息采集状况，调整采集方案，同时对EEG信息进行有效的云端管理。
基于 web 可视化平台 eeg 实时交互分析系统方法

[发明专利]一种基于关键词的相关知识产权信息抓取、挖掘及可视化分析系统及方法-CN202010114005.2在审
发明人： 秦迎梅;门聪 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关键词的知识产权文本信息抓取与可视化分析系统，可以通过网络爬虫技术利用专利搜索引擎搜索相关关键词的文本信息，利用fasttext文本分类模型就行关键词标签训练和预测，接着利用词云技术对结果进行可视化展现，同时通过高效的云端部署使该技术功能更加方便使用和维护。客户可以有效和快速的获取相关领域或相关公司的专利技术布局情况，解决了普通专利查询和归纳消耗时间长以及关键词提取不准确的问题，信息查询者可迅速了解相关专利情况，并做出有效决策。
一种基于关键词相关知识产权信息抓取挖掘可视化分析系统方法

[实用新型]一种自动控制系统仿真实验平台-CN202021767099.5有效
发明人：车艳秋;周博;韩春晓;秦迎梅;秦晴 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种自动控制系统仿真实验平台，包括旋转平台、履带小车和用于控制所述履带小车的自动控制系统；所述旋转平台下方通过旋转轴承安装在支撑杆上，所述支撑杆固定于一固定面上；所述履带小车的左右两侧分别安装有直流减速电机，分别控制左右两侧的行进速度；自动控制系统包括陀螺仪模块、主控模块和用于控制所述直流减速电机的电机驱动模块，履带小车在自动控制系统的控制下，在旋转平台上朝向指示方向标行进。该自动控制系统仿真实验平台以履带小车和旋转平台为主体，建立了生动的教学模型，给实验者强烈的直观印象，便于实验者通过对教学模型的实物的分析调试和验证来验证学到的理论知识，增大了实验指导的意义。
一种自动控制系统仿真实验平台

[发明专利]一种基于语音交互的智能垃圾桶控制系统及垃圾桶-CN201911268265.9在审
发明人： 秦迎梅;门聪;韩春晓;卢梅丽;车艳秋;郑海令 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： B65F1/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语音交互的智能垃圾桶控制系统及垃圾桶，所述控制系统包括了语音播报模块、语音识别模块、垃圾溢出模块、人体检测模块、烟雾检测模块、金属检测模块、桶盖电路模块和单片机控制系统。人体检测模块检测到人体靠近可以自动开启垃圾桶盖，当靠近者不投垃圾说关闭口令，语音识别模块可以监测识别口令，垃圾桶盖自动关闭。当垃圾溢出模块检测到桶内垃圾已满，语音播报模块会语音提示使用者。烟雾检测模块检测桶内是否有烟雾产生。金属检测模块检测投入的有金属时，垃圾桶发出语音提示使用者。垃圾检测传感器检测到不再有垃圾投入，智能垃圾桶自动关闭桶盖。
一种基于语音交互智能垃圾桶控制系统

[发明专利]一种原始脑电深度学习分类方法和应用-CN202110182451.1在审
发明人：车艳秋;郑海令;刘靖;秦迎梅;韩春晓;王若凡 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种原始脑电深度学习分类方法，包括提取测试样本、将所得测试样本转换为测试输入图像、将所得测试输入图像输入到深度学习模型中，并且进行鲁棒性特征提取得到鲁棒性特征、将提取到的鲁棒性特征输入到极限学习机分类器中进行分类分析。其深度学习模型由卷积神经网络和长短期记忆神经网络构成。卷积神经网络可以利用卷积层进行特征提取，不需要反复寻找合适的特征，节省了大量的时间。同时，利用卷积层进行特征提取，可以通过改变卷积核的大小来提高对脑电分析的准确度，操作简便，速度更快，并且可使准确度高达90％以上。
一种原始深度学习分类方法应用

[发明专利]一种基于主动学习的在线图像样本标注系统、标注方法及其应用-CN201910831633.X在审
发明人： 秦迎梅;门聪;韩春晓;卢梅丽;车艳秋 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2019-09-04 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主动学习的在线图像样本标注系统、标注方法及其应用，所述标注方法包括以下步骤：标注平台前端从标注平台后端抽取未标注图片、以及当前机器学习模型对图片进行处理得到的预测类别和预测分数进行展示；抽取未标注图片时，基于主动学习算法优先抽取重要样本到数据库，然后通过标注平台前端进行展现给标注者；标注者在标注平台前端中挑选预测错误的样本进行标注，得到标注结果，并反馈到数据库；平台后端定时对数据库内的数据进行抽取，自动反馈给机器学习模型进行训练。提高机器学习模型的准确度。本发明通过主动学习方法优先标注最重要的样本，把正确和错误的样本反馈给机器学习模型，使模型能够自适应的不断提升预测准确率。
一种基于主动学习在线图像样本标注系统方法及其应用

[发明专利]一种基于互联网图片资源的数据挖掘和迁移学习系统及其方法和应用-CN201910831948.4在审
发明人： 秦迎梅;门聪;卢梅丽;韩春晓;车艳秋 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2019-09-04 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06F16/535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互联网图片资源的数据挖掘和迁移学习系统及其方法和应用，所述方法包括以下步骤：步骤1，指定关键词和组合方式，生成搜索引擎的搜索词；步骤2，通过python语言自带库基于所述搜索词访问图片搜索引擎的相关url，网络将返回该url对应的html文本，然后解析该html文本，匹配出相关搜索图片结果的url，并把这些url对应的图片下载到本地；步骤3，过滤步骤2得到的所述图片中特征偏离整体分布的样本点；步骤4，利用基于公开数据集训练好的模型，对过滤后的图片进行预标注，再过滤掉图片中明显不符合要求的类别，得到样本合集。人工智能项目初期可通过该方法快速且低成本的构建较大的样本集合，以提高深度学习系统的准确度和泛化能力。
一种基于互联网图片资源数据挖掘迁移学习系统及其方法应用

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