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一种基于心率变异性分析的可穿戴智能健康设备
健康管理大数据平台的建设，是实现全民健康国家战略的重要组成部分，虽然移动互联的技术和应用突飞猛进，但高效、便利的生物信号采集终端设备尚待有效解决。该研究成果是健康物联网领域的智能终端设备，它基于心率变异性分析的独特算法，通过个体佩戴的可穿戴带式设备采集生物信号，实现对个体健康状况的整体评价，同时生物信号数据的处理分析依托于移动互联网和云端，该项需要医-工结合的技术可助力健康管理大数据平台的建设。
天津医科大学
2021-02-01
一种基于心率变异性分析的可穿戴智能健康设备
健康管理大数据平台的建设，是实现全民健康国家战略的重要组成部分，虽然移动互联的技术和应用突飞猛进，但高效、便利的生物信号采集终端设备尚待有效解决。该研究成果是健康物联网领域的智能终端设备，它基于心率变异性分析的独特算法，通过个体佩戴的可穿戴带式设备采集生物信号，实现对个体健康状况的整体评价，同时生物信号数据的处理分析依托于移动互联网和云端，该项需要医-工结合的技术可助力健康管理大数据平台的建设。应用范围:可应用于各类人群的健康状况评估及健康管理大数据的采集。效益分析:该技术通过可穿戴式生物信号采集设备，实现对个体健康状况的整体评价。由于信号采集的硬件已非常成熟，该技术的核心部分主要在于信号分析的算法。 其技术优势在于：指标特异性高；生理基础明确；心电信号分析算法独特；是无创的诊断技术；检测条件简便；所需硬件技术成熟、成本低廉；便于健康管理大数据的采集；具有大规模推广的价值。
天津医科大学
2021-04-10
超高分辨柔性流场感知系统
与高速飞行的飞机不同，微小型无人机体积小，重量轻，飞行速度低，更容易受到环境湍流的影响，需要高灵敏度的小型气流传感器提供全面的空气动力学信息。如何让微小型无人机像鸟类一样感知和操纵气流一直是航空和传感器领域的难题。
面向微小型无人机的飞行参数测量，北航研发团队研制出一种基于氧化钒的高灵敏度柔性流速传感器，实现了0.11 mm/s和0.1°的超高流速和角度分辨力，实验验证了攻角、侧滑角和空速的多参数感知能力，并完成了微小型无人机飞行速度以及机翼微振动的测量，为微小型无人机提供了低成本、高精度的大气参数传感方案。
该传感器基于量热式原理，由中心微加热器产生恒定温差，四周的热敏电阻阵列测量温度分布，根据热敏电阻阵列测得的温度差准确反映流速大小及方向。采用悬空型隔热结构以及高电阻温度系数材料氧化钒作为热敏电阻以增大传感器的测量灵敏度。在聚酰亚胺基底上通过MEMS工艺加工了总厚度90μm的超薄柔性流速传感器，实现了微小型无人机的曲面贴附功能。经风洞测试，流速传感器的理论分辨力达0.11 mm/s,流速测量重复精度约为测量值的0.5%，响应时间约为20ms。在10 m/s时，流速传感器的最大角度灵敏度为36.7 mV/deg，噪音水平为1.78 mV，根据2σ准则计算出其理论角度分辨力为0.1°。
研究团队已经完成流速传感器工程化样品的制备，并将两个流速传感器装载到一个微小型无人机平台上进行飞行参数感知应用。结果表明平均飞行速度的估计误差低于0.2 m/s。由于流速传感器的高灵敏度特性，它甚至捕捉到了机翼的微振动信息，并与外置IMU模块显示了相同的机翼振动频率。这项研究展示了一种柔性高灵敏度流速传感器，拓宽了流场感知在微小型无人机姿态检测、空速估计以及飞行安全监测方面的应用，为无人机的飞行参数测量提供了创新的设计思路与发展前景。
北京航空航天大学
2024-07-08
新冠肺炎患者的智能穿戴监护系统
天津大学医学工程与转化医学研究院联合天津松辉医仪医疗设备有限公司、上海贝瑞电子科技有限公司，结合新冠肺炎的诊断标准，攻关研发出一套可穿戴组合式智能监护系统，能远程监控患者的血氧含量、呼吸频率、心跳速度等核心生理指标，以及体位、呼吸阻力等特定生理指标，并通过多模信息融合与自动判别，实现病情模式的智能分析与及时预警。该项目有望缓解新冠肺炎轻症患者人数众多对医务人员数量的需求，减轻医务工作人员的工作强度，降低医患交叉感染的概率，将对新冠肺炎疫情防控起到积极作用。同时，该项目也可用于其他呼吸系统疾病的“早发现，早治疗”，降低普通患者到危重患者的发生概率。该项目采用PSoC集成系统，集成血氧、脉率、口鼻气流、阻抗呼吸等多种监测传感器，除了能准确采集人体血氧饱和度、脉率、呼吸等生理信号之外，又同时融合了特定加速度传感器，可以实时提取病人的体位变化，以及咳嗽带来的气流阻力变化，为新冠肺炎患者的病征监护提供了针对性的解决方案。该智能监护系统基于组合式模块，便于患者个人自行穿戴，也可以根据需求配戴单个组件进行单项功能监测。用户只要不进行剧烈运动，穿戴后完全可以正常的活动并不影响监测过程，监测数据可通过蓝牙技术传输至手机App，并通过手机4G功能传输至云端，医生在办公室就可以看到患者数据，无论患者身处在医院、家里或留观点。系统可在云端对患者生理信号进行分析，集合临床诊断原则，提取与以新冠肺炎为代表的呼吸疾病相关数据，以初步判断患者的病情状态与变化趋势。该项目已经完成了系统硬件研发工作，核心硬件模块获得医疗器械注册认证，将根据临床使用的结果进一步优化系统的软件分析功能。目前研发团队正在与天津大学附属医院合作，启动开展项目临床测试并推广应用。
天津大学
2021-04-10
穿戴式增强现实辅助作业系统技术
视觉扫描建模：研发形成基于子地图的大尺度环境扫描建模，实现了多人协同的多阶段地图创建、拓扑-语义地图描述、无须标记点的设备对象外观稠密扫描建模。 人员综合定位：引入深度学习技术，在不需要部署额外设备、不依赖GPS信号的环境下，研发形成了基于视觉/惯导的人员综合定位系统，实现了未知环境下同时建图与定位（SLAM）、可达80m×80m室内外环境下分米级人员定位。 增强现实作业辅助：结合分层地图描述、数字化作业指导卡与作业人员定位等核心技术，配合头戴式AR智能眼镜/便携式移动终端，研发了含前后台通信结构的多人协同作业指导、作业人员安全管控、巡检路径校核、可视化装配引导等关键应用技术，形成了智能化电力运维检修、应急演练作业人员的新工作模式。
东南大学
2021-04-11
柔性电子与智能集成系统
面向并紧密结合实际工程需要和重大社会需求，发展了多个系列的柔性电子器件、电路模块、集成化系统及可视化软件界面。
一、项目分类
关键核心技术突破
二、成果简介
面向并紧密结合实际工程需要和重大社会需求，发展了多个系列的柔性电子器件、电路模块、集成化系统及可视化软件界面。包括:(1)“基于RFID的柔性电路及系统”，研制的RFID柔性电路模块集成在消防人员的头盔上，发展了一款可穿戴RFID人员识别和搜救系统;(2)“基于透明电路的超宽带无线定位智能眼镜”，创新性地将UWB无线定位技术和透明电路结合在一起，研制出了一款可进行实时无线探测定位的智能眼镜，实测无线定位距离300米以上，定位精度10cm以内;(3)“基于全柔性电路集成的智能口罩及无线实时呼吸监测系统实现”，研制了搭载多传感器芯片的柔性电路无线模块，并集成到口罩中实现对人呼吸健康的实时监测，并通过云平台和开发的手机端App进行发热、咳嗽、呼吸频率异常等症状的预警;(4)“面向多载体的UWB超宽带单基站无线定位系统”，已在大型隧道工程现场进行了推广应用，用于地下空间施工车辆、人员的无线定位、监测和安全管控，具有易布置、远距离、高精度的突出特点。
西南交通大学
2022-09-13
柔性转子全息动平衡系统
转子现场动平衡是一门广泛应用于工程实际中综合性较强的技术，它在设备的制造、维护及保养中至关重要。该技术从其发展至今，针对不同的转子类型及测量情况，已发展出众多成熟的技术、方法。但如何提高柔性转子动平衡的效率和精度目前仍是困扰众多工程技术人员的问题。转子全息动平衡系统是以化工、石化、电力、航天等行业的各类回转机械为对象，融信息论、控制论、人工智能和全息谱技术
西安交通大学
2021-01-12
电供暖智能控制系统
技术成熟度：技术突破
本成套设备，以电供暖的各个电暖气为控制对象，以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数，自下而上，组成了由单片机现场控制器（控制室单独使用PLC控制器）、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统，从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统，利用合理科学的软件算法，实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。
成果技术特点：本套装置由四个单片机组成现场控制器，一个PLC组成的控制室控制器，与中间层面的S7-300PLC控制系统，以及顶层监控层的工控机装置，统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究，也有利于集中编程与项目演示。
图1 设备实物图
图2 为智能控制系统电脑操作界面
吉林建筑科技学院
2025-05-19
穿戴式下肢外骨骼康复机器人装备系统
该项目开发出一种带有智能助力、可穿戴在行走障碍患者下肢进行康复训练或行走助力的机器人设备，主要应用于下肢康复领域，可以实现全支撑真实行走训练方式和在线姿态反馈实时智能引导的全闭环人机交互训练模式，能为各种状态（不同损伤及恢复体况）的患者进行准确合理助力、提供正确步态引导的真实行走式康复训练，使患者运动机能得到更快更好恢复，高效提升行走能力。作为国内首个治疗改善下肢运动障碍的特效智能机器人系统，该产品改变了传统一对一人工或半机械康复训练治疗模式，为患者提供一种广泛适用的下肢康复训练科学手段，极大提升了我国康复学科的技术水平和先进性.
北京航空航天大学
2021-04-10
易穿戴的高频稳态视觉诱发脑机控制系统
"脑机接口（Brain-Computer Interface，BCI），是一种可以实现大脑与机器之间连接的技术，该技术可以对脑电波信号进行解码，并将其翻译成机器能够读懂的指令，从而实现人脑与机器之间的交互。脑机接口技术按信号采集方式可分为侵入式和非侵入式两类。侵入式脑机接口将电极直接植入到大脑的颅腔或灰质内，所获取的神经信号质量比较高。但其缺点是容易引发免疫反应和愈伤组织（疤），进而导致信号质量的衰退甚至消失。非侵入式不必植入大脑，只需在头部佩戴电极装备，通过诱发或自发脑电信号进行采集分析，具有良好的时间分辨率、易用性、便携性，而且价格相对低廉。 本项目采用自主研制的专用无胶干电极和高频稳态视觉诱发系统实现脑机控制。主导采用15~25Hz及以上的光源频率进行视觉诱发，结合自主研制的专用无胶干电极装置、高频稳态视觉诱发系统、基于FBCCA算法的微弱脑电信号检测处理系统，项目就以下方面进行创新：专用干电极的研制、针对干电极的高信噪比差分滤波方法和基于滤波器组的典型相关分析方法。"
北京航空航天大学
2021-04-10