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[发明专利]基于深度学习网络的早产检测方法-CN201711216221.2有效
发明人：陈里里;郝亚如;曹浩;司吉兵 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于深度学习网络的早产检测方法，包括采集正常孕妇的体表子宫肌电信号并转换成数字信号；从子宫肌电数字信号中筛选出爆发波片段，对爆发波片段中分割出3000个子宫肌电信号样本，对子宫肌电信号样本进行3层离散小波分解，提取出表征子宫肌电信号样本的特征向量；构建训练集和测试集；将妊娠期样本特征向量分娩期样本特征向量进行标签设定；构建堆栈稀疏自编码深度学习网络，将训练集输入到堆栈稀疏自编码器中进行训练，提取出早产数据的高层次特征H；采集待检孕妇的体表子宫肌电信号并转换成数字信号，提取出待检孕妇子宫肌电信号样本的特征向量并输入到堆栈稀疏自编码深度学习网络中进行早产预测分析；能够准确预测早产且无创伤。
基于深度学习网络早产检测方法

[实用新型]中低速磁浮车辆底架前端结构-CN202022789846.1有效
发明人：毛玲玲;郝晓明;刘文亮;司吉兵;牛驰;郭祖扬 -专利权人：中铁磁浮科技（成都）有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： B61F1/10 文献下载
摘要：本实用新型公开了中低速磁浮车辆底架前端结构，涉及磁浮列车技术领域，用于设置在磁浮车辆底架前端，与车辆底架的底架横梁、底架边梁和底架底板配合安装，前端结构包括：支撑区、吸能区和顶端区；所述支撑区包含纵向设置的缓冲架和与缓冲架垂直固定连接的牵引梁，所述缓冲架用于安装在底架底板上，所述牵引梁横向设置、其底面用于与底架横梁固定连接，所述牵引梁开有车钩安装孔；所述吸能区设置在支撑区的前端，包含前底架边梁与前端底板，所述前底架边梁构成支撑区的左右边界、其第一端部用于与车辆底架的左右底架边梁固定连接，所述前端底板设置在牵引梁与左右两前底架边梁围合形成的空间内；所述顶端区包括与底架横梁平行设置的顶端横梁。
低速车辆底架前端结构

[实用新型]中低速磁浮列车的车体底架结构-CN202022798436.3有效
发明人：毛玲玲;郝晓明;司吉兵;牛驰;陈辉;王其晨 -专利权人：中铁磁浮科技（成都）有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： B61F1/08 文献下载
摘要：本实用新型公开了中低速磁浮列车的车体底架结构，涉及磁悬浮车体结构领域，包含左右两侧设置的底架边梁和前、后端设置的底架横梁以及地板，其特征在于，所述底架结构上从前端至后端沿纵向延伸方依次间隔安装有第一枕梁滑台、第二枕梁滑台、第三枕梁滑台、第四枕梁滑台和第五枕梁滑台，所述枕梁滑台包含左右两端部搭接在所述底架边梁上的枕梁横梁、以及与底架边梁平行设置在地板上用于支撑枕梁横梁的枕梁纵梁，所述第一枕梁滑台、第五枕梁滑台包含的端部枕梁纵梁向底架结构的端部延伸，所述端部枕梁纵梁用于安装支撑底架端部结构。
低速列车车体底架结构

[发明专利]中低速磁浮车辆的车体底架结构-CN202011354647.6在审
发明人：毛玲玲;郝晓明;王以祥;司吉兵;牛驰;费宝玲 -专利权人：中铁磁浮科技（成都）有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： B61F1/08 文献下载
摘要：本发明公开了中低速磁浮车辆的车体底架结构，涉及磁悬浮车体结构领域。包含左右两侧设置的底架边梁和前、后端设置的底架横梁以及地板，其特征在于，所述底架结构上从前端至后端沿纵向延伸方依次间隔安装有第一枕梁滑台、第二枕梁滑台、第三枕梁滑台、第四枕梁滑台和第五枕梁滑台，所述枕梁滑台包含左右两端部搭接在所述底架边梁上的枕梁横梁、以及与底架边梁平行设置在地板上用于支撑枕梁横梁的枕梁纵梁，所述第一枕梁滑台、第五枕梁滑台包含的端部枕梁纵梁向底架结构的端部延伸，所述端部枕梁纵梁用于安装支撑底架端部结构。
低速车辆车体底架结构

[发明专利]基于纹理特征提取的道路表面缺陷检测方法-CN201711167478.3有效
发明人：陈里里;任君兰;曹浩;司吉兵 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2017-11-21 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于纹理特征提取的道路表面缺陷检测方法，包括如下步骤：获取具有路面缺陷的图像并进行灰度处理形成路面缺陷灰度图像；对路面缺陷灰度图像进行纹理特征提取，提取出特征值组成纹理特征向量，将同一缺陷类别的纹理特征向量表征的路面缺陷灰度图像进行均分，形成训练集和测试集；并通过栈式自编码器对训练集进行高维抽象特征提取；将softmax layer逻辑分类层堆栈于栈式自编码器形成深度神经网络，通过深度神经网络对高维抽象特征进行训练，对测试集中的路面灰度图像完成分类识别；能够对道路表面缺陷进行准确检测，提升结果的精确性。
基于纹理特征提取道路表面缺陷检测方法

[发明专利]基于智能移动终端的尿液检测方法-CN201810206431.1在审
发明人：陈里里;王帅杰;司吉兵 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2018-03-13 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：发明的提供的一种基于智能移动终端的尿液检测方法，包括如下步骤：获取试纸与尿液反应后试纸条上各色块的图像作为样本图像信息；提取出样本图像信息的颜色特征；将样本图像信息的颜色特征输入到神经网络中进行训练得出尿液标准结果；建立颜色特征与检测结果之间的映射关系模型；将神经网络和映射关系模型写入到智能移动终端中，用户通过智能移动终端采集自己尿液与试纸条反应后的图像信息作为待测图像信息；提取出待测图像信息的颜色特征并输入到神经网络中，神经网络中对待测图像信息的颜色特征进行训练并按照映射关系模型与尿液标准结果进行对比，输出当前用户的尿液检测结果；用户无需去医院就能够完成尿液的准确检测，避免了每次检测必须去医院排队和就医的繁琐性，并且操作方便，成本低，提高了尿液检测的便捷性。
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