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[发明专利]一种基于语音情感特征的精神疾病识别系统-CN202310571394.5在审
发明人： 毛科技;任立钢;姚兴达;应灵康;王宇翔 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：一种基于语音情感特征的精神疾病识别系统，依次连接的以下模块：语音情感特征提取网络模型预训练模块、临床问诊数据预处理模块、问诊数据的情感特征提取模块、精神疾病识别网络模型训练模块，其中，语音情感特征提取网络模型预训练模块预先训练语音情感特征提取网络模型，临床问诊数据预处理模块对真实的精神疾病临床问诊数据进行预处理，问诊数据的情感特征提取模块通过语音情感特征提取模型提取问诊数据的情感特征，精神疾病识别网络模型训练模块以情感特征训练精神疾病识别网络模型，实现对于精神疾病的自动识别。
一种基于语音情感特征精神疾病识别系统

[发明专利]一种基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别系统-CN202310571093.2在审
发明人： 毛科技;应灵康;姚兴达;任立钢;金润辉 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：基于视觉传感器采集光流特征的精神疾病识别系统，包括依次连接的精神疾病专家问诊视频数据预处理模块、面部应激单元提取模块、光流变化特征单元构建模块、分类模型构建模块、患者的精神疾病类别识别模块，精神疾病专家问诊视频数据预处理模块将患者面部图片馈送到面部应激单元提取模块，面部应激单元提取模块将光流计算方法和患者面部图片序列馈送到光流变化特征单元构建模块，光流变化特征单元构建模块将光流变化特征单元分别馈送到分类模型构建模块和患者的精神疾病类别识别模块，分类模型构建模块将分类模型馈送到患者的精神疾病类别识别模块。本发明在已有良好清晰度的用户面部视频的条件下，实现了精神疾病和正常人样本的分类识别。
一种基于视觉传感器采集特征精神疾病识别系统

[发明专利]一种基于注意力机制的骨龄智能评估方法-CN202310553380.0在审
发明人： 毛科技;武佳男;毛严 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于注意力机制的骨龄智能评估方法，包括：对原始图像进行数据预处理和增强，对处理之后的图像进行感兴趣区域检测并分割成14块骨头；对这14块骨头进行网络训练；通过对待测图片的各个骨头进行等级识别，对照得分表获得最终的骨龄值。本发明先用滤波技术、高斯降噪和二值化处理然后用YoloV5网络进行感兴趣区域检测并分割，对14块参照骨区域实现精准划分和分割，然后通过加入注意力机制之后的识别网络识别等级，最后通过比对骨发育分期得分表和CHN法骨发育成熟分与骨龄对照表得到最终的骨龄值。
一种基于注意力机制智能评估方法

[发明专利]一种基于机器学习的儿童成年身高预测方法-CN202310553379.8在审
发明人： 毛科技;毛严;武佳男 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：一种基于机器学习的儿童成年身高预测方法，包括：步骤1粒子群优化迭代，不断迭代移动和更新，逐渐逼近最优解，步骤2改进粒子群中粒子的迭代方式，步骤3将改进的粒子群算法与支持向量机结合，预测儿童成年身高。身高是儿童生长发育的重要指标，在儿童肥胖症、矮小症等生长发育相关疾病发病率不断增长的今天，并且身高预测研究的数据较少，观测验证的时间长，准确度不高等难点，因此如何较为准确地描述儿童青少年的身高增长情况并精准的预测其成年后身高值得深入研究。本发明在保证精准预测儿童成年身高的同时，还保证其具有较强的普适性。
一种基于机器学习儿童成年身高预测方法

[发明专利]一种基于红外技术的二氧化碳浓度检测方法-CN202110104432.7有效
发明人：吕晶;毛科技;邱杰凡;池凯凯 -专利权人：杭州麦乐克科技股份有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G01N21/3504 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于红外技术的二氧化碳浓度检测方法，包括以下步骤：S1：根据二氧化碳浓度检测传感器节点所环境温度范围，计算得到三个温度节点处的温度数值；S2：根据其二氧化碳浓度测量范围，计算得到任意范围内各个节点的二氧化碳浓度数值；S3：对每个i∈{1,2,3}和j∈{1,2,…,N}，测量该节点在温度Ti和二氧化碳浓度Cj下的输出电压值Ui,j；S4：针对当前温度数值T和输出电压值U，获得该节点下的输出电压值U j；S5：计算获得当前的二氧化碳的估计浓度。在本发明中，该二氧化碳浓度检测方法可以在标定阶段采集数据量和浓度估计准确性之间灵活调节，并通过调整一个参数取值来轻松的调整对应的采集数据量，适应了浓度估计准确性的检测需求。
一种基于红外技术二氧化碳浓度检测方法

[发明专利]后向散射辅助的无线供能网络的节点到中继节点通信方法-CN202010787434.6有效
发明人：池凯凯;吴旻媛;毛科技;黄亮;张书彬 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： H04W52/32 文献下载
摘要：一种后向散射辅助的无线供能网络的节点到中继节点通信方法，对于无线供能通信网络中节点到中继节点的信息传输，本发明利用了后向散射通信技术，给出了由节点后向散射/能量捕获阶段和节点主动通信阶段构成的方案，并确定节点的能量捕获时长、后向散射时长和主动通信时长的合理取值。本发明的方法利用后向散射通信技术来有效地提高无线供能通信网络的节点到中继节点通信吞吐量。
散射辅助无线网络节点中继通信方法

[发明专利]一种基于深度学习的大规模商标检测方法-CN202111610685.8有效
发明人：陈凯彦;张拓;金润辉;徐瑞吉;毛科技 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/25 文献下载
摘要：一种基于深度学习的大规模商标检测方法，包括：如下步骤：步骤1)、商标图片数据预处理；步骤2)、训练商标检测模型；步骤3)、识别输入图片商标所对应的标签；本发明可以解决缺乏训练数据、多尺度对象和边界框回归不一致的问题。实验结果表明，与其他深度检测模型相比，本发明性能更高。
一种基于深度学习大规模商标检测方法

[发明专利]一种基于多区域结合的骨龄智能评估方法-CN202310173447.8在审
发明人：陈凯彦;陈锐霆;武佳男;毛科技;陆伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于多区域结合的骨龄智能评估方法，包括：步骤1)对待测手腕部X光片图像进行图像增强，步骤2)提取手腕骨X线片中的若干个兴趣区域，步骤3)对处理后的图片和感兴趣区域送入骨龄评估网络进行骨龄评估。本发明对手腕骨X光片中的少量兴趣区域进行提取，再利用整张X光片以及这些兴趣区域，进行骨龄评估，既保证了骨龄评估的精度又节省了大量时间。
一种基于区域结合智能评估方法

[发明专利]一种基于九点拟合的红外二氧化碳传感器的浓度检测方法-CN202110109582.7有效
发明人：吕晶;毛科技;邱杰凡;池凯凯 -专利权人：杭州麦乐克科技股份有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01N21/3504 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于九点拟合的红外二氧化碳传感器的浓度检测方法，包括以下步骤：S1：计算得到三个温度值T1、T2、T3；S2：计算得到三个二氧化碳浓度值C1、C2、C3；S3：计算输出电压值；S4：构建二氧化碳浓度C1下的二次拟合函数公式；S5：求出理论上二氧化碳浓度C1下的输出电压值；S6：构建温度T0下的二次拟合函数公式；S7：构建温度T0下的二次拟合函数公式；S8：U0作为U值代入拟合好的二次函数曲线得到的C值。在本发明中，该浓度检测方法只需预先采集三个不同温度节点下对应9组数据点，即可对红外二氧化碳传感器的浓度值进行准确的预估，从而使得数据采集所耗费的时间成本较小，而且配气所耗的物力成本也较低。
一种基于拟合红外二氧化碳传感器浓度检测方法

[发明专利]一种基于形状信息的腕骨区域分割方法-CN201911066354.5有效
发明人： 毛科技;汪敏豪;华子雯;徐瑞吉 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T7/12 文献下载
摘要：一种基于形状信息的腕骨区域分割方法，包括：采用星型中值滤波，灰度图像二值化方法，依次对X光图像进行预处理；根据腕骨区域分布特点，使用双向迭代扫描算法，确定腕骨区域上边界的纵坐标位置；根据手腕关节形状信息，计算手腕两侧边缘梯度变化，确定下边界左右候选点纵坐标位置；综合上边界、左右候选点和腕骨区域信息，对坐标位置进行优化矫正，并根据得到的左上角、右下角坐标进行腕骨区域裁剪。本发明准确分割出手腕图像中的腕骨区域；在确定上边界时，采用双向迭代扫描算法，极大提升了扫描速率；在确定下边界时，同时考虑了左右两个边界点的情况，并进行优化选择，减弱了手掌关节位置摆放不同对定位准确率的影响。
一种基于形状信息腕骨区域分割方法

[发明专利]一种基于数字图像处理技术的全线表结构识别方法-CN202211196821.8在审
发明人：毛家发;何政权;姚定凯;高华;毛科技 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：一种基于数字图像处理技术的全线表结构识别方法，包括：获取扫描的全线表表格图像，对图像进行灰度处理转为单通道灰度图像并且进行二值化处理；获取图像最大外边框，根据坐标信息和旋转角度，通过仿射变换对表格进行矫正处理；使用最大连通域的方法提取表格框架，并且使用膨胀操作、开运算对表格框架进行处理；采用轮廓检测的方法实现表格单元格的检测，并且对每个单元格的坐标信息进行处理；对坐标进行分析得到表头区域，并且通过计算像素点的方法提取表头区域；根据坐标对图像进行分割获取每个单元格图像。本发明提升了表格结构识别的效率，有利于对后续的文字识别处理。
一种基于数字图像处理技术全线结构识别方法

[发明专利]基于BP神经网络的二氧化碳传感器的标定方法及其系统-CN202110038327.8有效
发明人：吕晶;毛科技;邱杰凡;池凯凯 -专利权人：杭州麦乐克科技股份有限公司
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01N21/3504 文献下载
摘要：本发明提供基于BP神经网络的二氧化碳传感器的标定方法及其系统，方法包括：获取每个初始气体传感器的第一采集电压；将初始气体传感器的所有第一采集电压分为训练集、验证集和测试集，依次对待测试BP神经网络进行训练、验证和测试，以获取得到初始气体传感器的候选BP神经网络模型；获取待标定气体传感器的第二采集电压；将第二采集电压和与第二采集电压对应的环境温度输入到每个初始气体传感器的候选BP神经网络模型中，得到输出值，计算输出值和对应的二氧化碳浓度之间的差值，并计算所有差值的绝对值之和；将最小的绝对值之和对应的候选BP神经网络模型作为待标定气体传感器的标定BP神经网络模型。有益效果：提高准确性，并且减少标定成本。
基于 bp 神经网络二氧化碳传感器标定方法及其系统

[发明专利]基于曲面拟合的二氧化碳气体传感器的标定方法及其系统-CN202110050533.0有效
发明人：吕晶;毛科技;邱杰凡;池凯凯 -专利权人：杭州麦乐克科技股份有限公司
申请日： 2021-01-14 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G01N21/3504 文献下载
摘要：基于曲面拟合的二氧化碳气体传感器的标定方法及其系统，方法包括：获取每个初始气体传感器的第一采集电压；对初始气体传感器的每个第一采集电压进行归一化处理得到第一处理数据；对每个初始气体传感器进行曲面拟合得到候选拟合曲面模型；获取待标定气体传感器的第二采集电压；对待标定气体传感器的每个第二采集电压进行归一化处理以得到第二处理数据；根据第二处理数据和环境温度得到每个候选拟合曲面模型的输出值，计算输出值和二氧化碳浓度之间的差值，并计算得到每个候选拟合曲面模型的差值的绝对值之和；将最小的绝对值之和对应的候选拟合曲面模型作为待标定气体传感器的标定拟合曲面模型。有益效果：提高准确性，并且减少标定成本。
基于曲面拟合二氧化碳气体传感器标定方法及其系统

[发明专利]一种基于图像增强的骨龄评估方法-CN202210787245.8在审
发明人：张拓;毛科技;陈凯彦;陆伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于图像增强的骨龄评估方法，包括：X光片图像增强，首先结合Sobel算子和均值滤波对X光片的骨骼边缘信息进行增强，之后使用幂律变换的方法对X光片的对比度进行增强。多兴趣区域提取对手腕骨X光片中的掌骨区域、腕骨区域和拇指区域进行提取。异质信息结合的骨龄评估以Inception‑ResNet‑V2为骨干，仅使用Inception‑ResNet‑V2网络的特征提取部分，去除网络最后的全连接层。X光片图像以及兴趣区域图像都分别经过Inception‑ResNet‑V2网络以提取图像特征，性别信息则通过一个神经元个数为32的全连接层，计算得到相应的特征向量。之后，将图像特征向量以及性别特征向量进行特征拼接，以形成新的融合特征。最后，经过两层全连接层的计算，得到最后的骨龄评估结果。
一种基于图像增强评估方法

[发明专利]一种基于细粒度分类的骨龄评估方法-CN202210039032.7在审
发明人： 毛科技;张拓;陈凯彦;陆伟 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于细粒度图像分类的骨龄评估方法，包括：步骤1)左手手腕骨X光片图像的获取；步骤2)输入本发明中设计的基于细粒度分类的骨龄评估网络进行骨龄评估；步骤3)获得骨龄评估结果。本发明利用细粒度图像分类的方法对左手手腕骨X光片进行骨龄评估，设计并实现了一个基于细粒度图像分类的骨龄评估网络，在进行骨龄评估时，仅需输入待评估的X光片以及X光片对应的性别，即可得到评估骨龄值。对于输入的X光片，骨龄评估网络能够自适应地提取出其中包含最多特征信息的若干兴趣区域，利用这些兴趣区域的图像特征来进行精确地骨龄评估。该发明对0至18岁青少年的左手手腕骨X光片都能进行准确地骨龄评估，具有较大地应用价值。
一种基于细粒度分类评估方法

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