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智能耳穴仪(含电脑)XM-EXY
XM-EXY智能耳穴仪(含电脑)   功能特点: ■ 整体设计符合人体工程学,操作方便。 ■ 外形小巧,便于携带和搬运。 ■ 电脑通过数据线与整机相连,实现对智能耳穴仪的控制; ■ 具有耳穴探测点提示定位模块、探测点检测模块、耳穴专断辨证模块、用户数据信息管理模块。 ■ 耳穴探测点分11大系统:胃肠、上肢、内分泌、鼻咽喉、心血管、躯干、神经、腹腔、下肢、肝胆胰、泌尿系统。 ■ 问诊模块:从人体的11大系统出发设置16个问题。
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
多用途高精度摩擦特性智能检测分析系统
该系统能提供一种模拟汽车离合器的工作环境,对离合器的摩擦片的性能进行检测。该系统是一机多用设备,除可在各种条件下对汽车用湿式离合器摩擦片的摩擦特性进行测试外,还可对制动片、同步环、润滑油等的摩擦要素进行解析,是一种与 SAE J286规格相当的高精度 SAE#2 试验装置,可进行 JASO M 348-2002 规格试验。
扬州大学 2021-04-14
智能一次性心电电极检测装置
本项目是用于一次性心电检测认证及出厂检测的智能检测装置。目前一次性心电电极检测完全是手动操作,检测项目涉及设备多,包括高压发生器,高精度电流源等,测试耗时长(其中“偏置电路耐受度需8小时”),本项目研发的装置可以一次完成《YY_T 0196-2005 一次性使用心电电极》所规定的电气检测标准。被测电极一次安装,自动测试完成,自动打印保存测试结果,测试精度高,安全可靠,便携,可应用于检测所,生产厂家,认证咨询机构等。
上海理工大学 2023-05-15
路面多维高频检测装备和智能养护技术及应用
路面多维高频检测装备和智能养护技术及应用 同济大学交通运输工程学院杜豫川教授团队研发的路面多维高频检测与智能养护系统,利用先进的车载分布式传感、AI图像识别、北斗高精度融合定位等技术,打造了一套轻量化的路表损伤自动检测装备。面向路内结构破坏、路域设施损坏,建立了基于多尺度探地雷达+高分辨激光雷达的多维度路面健康全息感知系统,实现了包括路面平整度、路表病害、桥头跳车、结构损坏等参数的高频率检测与融合分析。该项目先后获得中国公路学会科学技术一等奖(2017年)、上海市科技进步一等奖(2019年)、中国产学研合作创新二等奖(2019年),并于今年参展第22届中国国际工业博览会,获得大会创新引领奖(仅10项)。 设备检测图像 产品经国家道桥计量站等单位测试,检测误差小于10%,综合病害识别率大于90%,图像处理速率大于10张/秒,检测效率可提高传统手段的2至3倍,平台实现了单日数百GB级的养护外场数据高效处理,且费用可降低50%以上,具有明显的经济与效率优势。产品构建了全面的知识产权体系,具有国家授权发明专利10项、国际专利PCT5项,以及软件著作权6项。 项目产品在上海这一超大城市形成了规模化应用,并在江苏、浙江、河北等全国十余省市超过40000公里各等级公路上得到推广,覆盖了高速公路、城市干道、农村公路等多等级道路类型,同时也为港珠澳大桥、雄安新区等重大工程建设提供数据支撑,有效地推动道路设施智能养护装备及管理系统的技术进步,取得了巨大的社会经济效益。
同济大学 2021-04-11
复杂网络路由技术在智能导航系统中的应用研究
本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制,通过基础图论中的关键理论,结合大数据分析与聚类技术,旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题,项目拥有多项自主核心知识产权,涵盖路径规划与搜索算法、数据并行存储与计算。通过仿真表明,项目实施后,能在现有路网规模的基础上,显著提升现有道路的负载通行能力,缓解城市道路因局部负载过大导致的负载不均与交通拥堵,改善出行体验,降低尾气排放,提升智能交通效率。
电子科技大学 2021-04-10
基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统
目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群,检测人员聚集情况,利用红外热成像技术实时获取人员体温情况,实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分,并快速形成疫情人员相关数据,还可以提供数据接口,供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道,通过喊话系统,监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为,为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。
北京理工大学 2021-04-10
复杂网络路由技术在智能导航系统中的应用研究
本技术成果将网络负载均衡与路由技术延生至交通领域中的车流量导航与道路控制,通过基础图论中的关键理论,结合大数据分析与聚类技术,旨在解决现有城市道路路网中存在的潮汐效应与拥堵问题
电子科技大学 2021-04-10
中医四诊仪(中医舌面脉信息检测分析系统)
XM-SZY中医四诊仪(舌面脉信息检测分析系统)   XM-SZY中医四诊仪(中医舌面脉信息检测分析系统)采用一体化设计,将舌诊仪、面诊仪、脉诊仪、体质辨识及问诊四种功能巧妙的融于一体,可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理、中医脉象采集分析处理以及体质辨识、问诊等辅助诊断教学。   一、舌像采集分析处理: 1、主要功能: ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄,操作简单,图像清晰,完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原,使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节,使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下,采用摄像头获得舌像信息,对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取,由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断,给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置,操作前使用,避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   2、主要特点: ■ 系统具有自主学习功能,通过不断学习,有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析,且允许人工修正,提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等,并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离,实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理,提高安全性。 ■ 自动对焦(即自动舌体捕获)。 ■ 灯光控制功能。   3、软件功能: ■ 用户权限管理,提高系统安全性。 ■ 病理、临床库可以持续更新,具备学习能力,且具备自动提取舌体,自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能,大大提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口,操作方便、快捷。 ■ 图像采集分析能力,既可实时诊断,又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力,数据分析功能。 ■ 病例学习:单击主界面中的“病例学习”选项,进入学习界面,包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项,学习与分析过程,采用人机交互的方式。 ■ 自动获取:单击自动获取按钮,如果参数正确,舌体提取成功,若存在不足,可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取:为了便于分步处理,此处特征提取分步骤完成,分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后,相关特征将被量化,以舌质为例加以说明。比如,单击舌质特征、舌苔特征按钮后,数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制:对于某些来自于其他途径的图片,会存在自动获取舌头错误的情况,此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后,在图像显示区域,单击右键将出现菜单,包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点,单击“绘制完成”后再自动识别完成;勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制,绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销,支持5步撤消。   二、面像采集分析处理: ■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答,结合医生专业诊断,给出专业诊断结果并打印成报告,该系统能达到辅助中医临床诊断的作用,从数据库中读取面诊以及问诊信息数据,建立和编辑病例,建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位,提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取,计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析;通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取,通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离,实现对面部图像的光泽分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源环境下,采用高清晰摄像头 获得患者面部的图像信息,将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对,给出面色分析结果。可分析12种面色:青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、 深红、暗红、紫黑。 ■ 测试结果用表格显示,简洁易懂,并可以生成PDF文件保存以便查询,也可以打印报告。   三、脉象采集分析处理: 由单头脉象换能器、脉象放大器、A/D转换卡、计算机和脉象辩证分析软件等部分组成。能自动采集脉象信号,并将中医脉象的位、数、形、势和脉象的各项特征参数自动分析处理,同时结合中医望诊、问诊(以人际对话形式),根据中医八钢辩证的思路,提示受试者的健康状况等内容。 ■ 无创伤性中医脉象检测,可将采集器固定于寸、关、尺任何一部位采集脉象信息,能实时显示和存储数字化脉波信号,自动判读脉象的位、数、形、势,识别脉图特征参数,并以多维逻辑判断模式确定脉名;能以脉诊检测为线索,经人机对话询问病人症状,作出初步的八纲和脏腑辩证结论,能显示和打印系列脉图、最佳脉图及其特征参数、取脉压力、脉幅趋势图、40秒脉波趋势图等组成的脉图检测报告,以及脉象提示的动脉系统张力、阻力、生理年龄、自律神经平衡状态和辩证结论等组成的临床辅助诊断报告。 ■ 测脉结论报告: · 脉位:分浮、中、沉三类。 · 脉力:分有力、中、无力三类。 · 脉势:分满实、正常、低乎虚、中空虚四类。 · 脉率:分迟、缓、平、带数、数、疾六类。 · 节律:分正常、不齐、结代、促四类。 · 脉形:以a,b,c分别标记主波、重搏前波、重搏波,按各波出现的情况分为abc,ab,ac,a等四种脉形。 · 脉名:按位、数、形、势综合判别,有平、弦I、弦II、弦III、弦IV、滑、平滑、平弦、弦滑、涩、芤、濡、虚、实、弱、微、散、革、牢、紧、洪、细、浮、沉、迟、缓、数、疾、结代、促等。 ■ 临床辅助诊断报告: · 张力:反映动脉管壁紧张程度,结论分张力高、张力正常、张力低三类。 · 阻力:反映动脉系统外周阻力,结论分阻力高、阻力正常、阻力低三类。 · 生理年龄:系统按脉图特征参数与生理年龄相关性推出的结论,可提示动脉系统的生理状态。 · 自律神经平衡状态:反映交感神经与副交感神经平衡状态的指标,结论包括低水平平衡、正常水平平衡、高水平平衡、大体平衡、交感神经功能亢进、副交感神经功能亢进等类型。 · 辩证结论:根据脉象分析和问诊的综合分析,从八纲、脏腑、气血津液等方面提供临床辩证的结论。 ■ 主要技术指标: 1、单探头脉象转能器: · 灵敏度:0.5mV/克力(桥压6V) · 线性范围:0-500克力(原0-250克力) · 温度漂移:小于1%(F.S)(-5℃~+40℃)(原小于2%) · 机械滞后:小于1%(F.S) · 输出阻力:1KΩ · 固有谐振频率:大于1000Hz(-3db) · 最大垂直位移距离:大于15mm 2、脉象采集器交流放大回路(脉搏波回路): · 输入动态范围:0-25mV(相当0-50克力,动态力) · 满幅输出:5V(原4.5V) · 时间常数:大于3秒 · 上限截止频率:大于3000Hz(-3db)(原大于1000Hz) 3、直流放大回路(取脉压力回路): · 输入动态范围:0-150mV(相当0-300克力,静态力)(原0-125mV(相当0-250克力,静态力)) · 电源:USB供电 · 功耗:小于10VA · 连续工作时间:4小时,停机1小时后再开机 · A/D转换器:8路12位A/D转换(原4路)   四、体质辨识与问诊: ■ 根据中华中医药学会2009年发布的《中医体质分类与判定》,中医体质共分为9种基本类型:平和质、气虚质、阳虚质、阴虚质、痰湿质、湿热质、瘀血质、气郁质、特禀质。不同体质类型在形体特征、生理特征、心理特征、病理反应状态、发病倾向等方面各有特点。该软件以《中医体质辨识判定》标准为基础,通过软件智能化判断,自动生成体质报告。 ■ 问诊采集主要是病人对照数据库中的各种症状进行挑选,通过回答88道试题(病人起病和转变的情形,寒热、汗、头身感、大小便、饮食、胸腹、耳、口等各种状况),最后进行提交并由系统自动判断。 ■ 档案管理功能:可录入被测评人的姓名、年龄、性别等基本信息,方便准确的查询。 ■ 通过回答《中医体质分类与判定》标准中的67项标准问卷,软件自动计算出体质类型。 ■ 根据计算出的体质类型,软件自动生成中医调理保健建议。 ■ 软件界面简洁,操作简单。 ■ 测试结果用表格显示,简洁易懂,并可以生成pdf文件保存以便查询,也可以打印体质报告。 ■ 软件建议丰富,包括体质特征、运动养生、饮食养生、起居调理。 ■ 软件一机一码,使用安全。
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
用于多参数水质检测的手持式智能设备
项目简介: 水安全是一个国家社会与经济发展的基本保障。水资源的管理和 使用需要精确和及时的监测。现有的水质检测技术需要不断提高其便 携性、降低成本、提高测量灵敏度,用来实现野外的实时水质监测。 本项目以 pH、pO2、温度等水质参数为出发点,通过小型化相关 传感器和检测设备,研发出可用于多参数水质检测的手持式设备。 项目特色: 用于水质多参数检测的手持式设备包括多个传感器、传感器信号 采集电路、低功耗蓝牙(BLE)和窄带物联网(NB-IoT)等通讯电路 以及多传感器融合算法等软硬件模块。 一般商用的 pH、pO2、温度等水质测量设备,需要使用市电供电, 只能在室内使用或者工作环境必须有市电的接入口。使得水质测量范 围受限。并且多数水质检测设备体积较大,难以携带。少数可手持的 设备,成本高昂,功能单一,难以适应室外多参数水质检测的需求。
南开大学 2021-04-11
一种智能电子线路软故障检测技术
提出一种基于人工智能技术的电子线路软故障检测方法,采用多个电路进行仿真分析,均能够较好的实现对电路故障特征的提取和分析,实现对电子故障器件的精准定位和故障类型识别。 该技术将人工智能技术与传统的信号处理技术进行结合,运用STFT技术实现电路信号的表征形式变换,再结合人工智能技术中的深度残差网络学习技术分析模拟电路的性能特征,可以实现对元件故障类型的确定,完成电路的软故障分析和诊断。
上海理工大学 2023-05-15
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