专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]电子腕带-CN202010694099.5有效
  • 晋良海;刘硕;陈述;方梅;彭爽;雷文凡;郑霞忠;陈雁高;廖成林;赵龙飞;李益;谈安健;姜桂莲;易小钰;刘涵;殷双萍;吴志鹏;李佳炘 - 三峡大学
  • 2020-07-17 - 2022-06-03 - A61B5/0205
  • 电子腕带,包括生理指标数据采集模块,用于采集用户在平静理性状态下或做出重大决策条件下的各项人体生理指标数据,并将获取的人体生理指标数据传输到存储模块。存储模块包括存储单元,用于存储在平静理性状态下或重大决策状态下各项生理指标的参数值;传输单元,用于将各项生理指标分析结果传输到所述预警系统。所述预警系统包括休哈特预警模块,用于判断重大决策条件下的各项人体生理指标是否达到预警条件,若达到预警条件,则进行预警;所述提醒终端,用于根据休哈特预警模块得出的异常生理指标进行显示并提示。本发明电子腕带,在实现人体生理指标监测预警同时,能够在进行人体决策时进行生理指标检测及预警,减少决策的非理性失误。
  • 电子
  • [发明专利]基于机器学习的施工安全隐患识别方法-CN202111289133.1在审
  • 陈云;石博元;陈述;郑霞忠;晋良海;邵波 - 三峡大学
  • 2021-11-02 - 2022-03-22 - G06V40/18
  • 基于机器学习的施工安全隐患识别方法,首先搭建多组现场实验场景,通过眼动实验获取施工安全管理人员的眼动数据,筛选并提取注视点坐标与平均注视时间,利用距离目标函数来完成对于整个注视界面的聚类,最后对整个施工现场全局的隐患注视兴趣区进行划分,以此来表征专家群体的注视分配状况,得出专家群体对于仓面安全隐患的识别规律。相对于当前尚未开发出高效率的仓面施工安全隐患智能识别程序,本发明方法能为其安全性添砖加瓦。且依据该技术的理论方法和相关数据,加上机器学习理论知识,能够将专家的隐性经验知识录入,借由人工智能来执行更高效率的自动识别。
  • 基于机器学习施工安全隐患识别方法
  • [发明专利]融合人机视觉的施工安全隐患智能识别方法-CN202111290335.8在审
  • 陈云;王杰;邵波;晋良海;陈述;郑霞忠;石博元 - 三峡大学
  • 2021-11-02 - 2022-03-22 - G06Q50/26
  • 融合人机视觉的施工安全隐患智能识别方法,首先采用眼动仪跟踪眼跳过程,获得基于人眼经验的目标显著图;然后识别隐患图像训练数据库,获得基于初级视觉特征的目标显著图;接着训练隐患部位的卷积神经网络参数;最后建立隐患知识语义判别模型,计算隐患信息输入与隐患知识库的相似度矩阵,实现隐患自动判别。本发明一种融合人机视觉的施工安全隐患智能识别方法,将传统的人工检查施工安全隐患转变为机器自动检测施工安全隐患,节省人力成本。将专家检测安全隐患的模式运用在机器上,使得机器拥有近似于专家检测安全隐患的能力去对安全隐患自动检测,隐患识别度高。
  • 融合人机视觉施工安全隐患智能识别方法
  • [发明专利]融合D-GPS与RFID的缆机吊罐致灾风险预警方法-CN201711268690.9有效
  • 陈述;朱炜;郑霞忠;张明;袁越;梁霄;申浩播 - 三峡大学
  • 2017-12-05 - 2020-06-09 - G08B21/02
  • 融合D‑GPS与RFID的缆机吊罐致灾风险预警方法,包括以下步骤:用预警装置判断施工人员所处区域,当工人位于不安全区域内,进行语音警示;测量缆机吊罐的实时空间位置坐标(X1,Y1,Z1)、运行速度v以及工人空间位置坐标(X2,Y2,Z2),比较缆机吊罐与工人之间的水平位移和缆机吊罐物体打击影响区域,采取距离预警的形式,对施工人员进行预警;当工人进入缆机吊罐物体打击影响区域内时,进行蜂鸣警示,直到工人撤离至安全区域。本发明方法通过定位技术计算缆机吊罐物体打击的影响区域,有效降低空间冲突致灾风险,提高施工过程中作业人员安全性。
  • 融合gpsrfid缆机吊罐致灾风险预警方法

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