XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型   XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型是为了适应医学院，中等医护职业学校、医院临床教学的需要而研制的，显示正常瞳孔对光反射、视神经、视交叉及动眼神经损伤的神经兴奋传导路径，附以灯光演示的技术要求来进行设计和制作。 一、显示内容： ■ 视觉传导通路 ■ 瞳孔对光反射通路 ■ 视神经损伤通路 ■ 视束损伤通路 ■ 视交叉损伤通路 ■ 视交叉外侧损伤通路 ■ 视神经损伤瞳孔对光反射通路 ■ 动眼神经损伤瞳孔对光反射通路 二、技术参数： ■ 尺寸：51×23×86cm ■ 材质：PVC材料+木框 三、标准配置： ■ XM-D003视觉传导瞳孔对光反射电动模型：1台 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

联系我们：深圳市大象机器人科技有限公司 官网：https://www.elephantrobotics.com淘宝官方旗舰店：https://shop504055678.taobao.com/?spm=a1z10.1-c-s.0.0.2b0e58e7PY8UhV电话：+86 (0755) 8696 8565/+86 181 2384 1923地址：深圳市福田区华强北电子科技大厦D座智方舟国际智能硬件创新中心D403 D504 D505

心理健康自助系统

团体身心放松训练系统     团体心理放松训练系统是一款基于生物反馈原理的高科技心理训练及测评系统。通过脑波头戴设备作为前端脑电测量设备，可实时获取被检测者的脑电数据以及反映测试者心理状态的多项参数。脑波头戴设备具有佩戴简单、使用方便、安全舒适、稳定可靠等诸多等优势，可适应于各类人群和各种日常环境。    系统通过穿戴式生物反馈传感器，采集人体前额部位的脑电信号（EEG），通过无线传输将受测者的每一瞬间的压力值变化传输到身心反馈训练系统软件里面。采用视音脑多维度音乐诱导技术，通过不同频段的音乐诱发产生定向的脑电波形，达到合理干预、疏导压力，平衡情绪的目的。可以消除焦虑、紧张、冲动、抑郁等负面情绪，减轻学习、生活压力，达到使用者身心健康的目的。

1、参照典型人体标本及国内外经典权威教材及图谱制作，如人卫出版社丁文龙主编的《系统解剖学》、人卫出版社南京医学院主编的《人体解剖学图谱》、江苏科学技术出版社姜同喻编著的《连续层次解剖图谱》、山东科学技术出版社丁自海主译《格式解剖学》、广东科技出版社胡耀民主编的《人体解剖学标本彩色图谱》等，造型自然准确、颜色自然，满足教学需要；

主要功能和应用领域： 本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。 特色及先进性： 1）复杂背景环境下的自动识别。采用自适应双闭值分割算法进行粗分割，提取出ROI区域中的单个细胞或细胞群作为分析目标，细胞图像的精细分割将在每个ROI区域里完成，极大地减少了数据运算量。 2）针对形态各异和边缘模糊图像的精准分割。针对有型成分的显微生物图像特点，去除边界拓扑结构复杂、细胞各组成区域内灰度不均匀以及成像易受噪声干扰等因素的影响，基于Chan一Vese模型，提出几何活动轮廓模型方法，使用几个独立的水平集进行有型成分图像的分割，与传统分割方法对比准确率提升30%。 3）针对种类繁多的神经网络集成识别。基于普通神经网络泛化能力不高的问题，提出利用有限个神经网络进行集成并将其结果进行合成，显著的提高整个分类学习器的泛化能力，提高了整个系统的识别能力。 4）采用重叠分离算法精准分类。有型成分分离、细胞个数的准确读取决定了整个系统的精准程度。通过寻找到合适的分离点并构建分离线，实现重叠区域的快速合理分离，从而将粘连、重叠的细胞分离开来，并进行准确计数。 技术指标： 有型成分 漏检率 误检率 白细胞 5% 15% 脓球 20% 30% 吞噬细胞 20% 30% 红细胞 5% 15% 孢子 15% 25% 夏科雷登结晶 10% 10% 寄生虫 5% 15% 脂肪球 10% 15% 单张图片检测时间：＜0.5 s 关键问题和实施效果 现今国内大多数医院和研究单位对生物细胞或微生物病菌等检测还是采用人工处理的方式，即将样品制成涂片，在显微镜下观察并根据大小、形状等特征进行分类计数以得到数据结果，医务人员再通过这些数据结果凭借自身的知识和经验诊断病症或得出研究数据。该技术能够实现样本显微镜检有型成分的自动识别，满足了临床开展常规及特殊检测需要，使得生物检测在自动化、无异味、无危险性的情况下进行，提高了检测效率，改善工作环境，保护工作人员，降低检测成本和检测时间，提高在国际市场的竞争力，有利于医疗检测行业的智能化发展。该技术可识别的部分生物细胞图像如下图所示。 红细胞 白细胞 霉菌 虫卵

本技术可实现人粪便样本显微镜检有型成分图像的自动识别与分类，利用计算机图像处理、模式识别及人工智能的理论与技术，对显微镜下拍摄到的粪便样本图像进行研究，通过对各种有型成分形态和颜色信息等进行特征匹配与分类计数，分别标示出红细胞、白细胞、虫卵和真菌孢子等不同种类的有型成分，从而达到在线自动识别有型成分的目的，作为医院临床诊断的依据。该技术可扩展应用于医院尿液、白带、脑脊液、胸腹水、胃液、精液等常规检查，并可用于脱落细胞学的癌及癌前病变检测及分析。

图1. 矿识的4个页面 a: 选取待识别的矿物，可现场拍照获取或从手机相册中选取 b: 截取待识别矿物中心图 c: 输入便携硬度仪测量或经验估计所得的硬度值后得到识别结果 d: 可以不使用硬度值，仅用图片进行识别 表1 矿识与其他相关工作的对比 图片类型 相关研究 性能 可识别矿物数 准确率(%) Raman spectroscopy 拉曼光谱 Computers & geosciences 2013 6 83.0 Microscope 显微镜 Sensors 2019 4 90.9 Mathematical and Computational Applications 2011 5 93.9 Photo 相机图片 Artificial Intelligence in Theory and Practice, 2008 6 91.0 Minerals 2019 12 74.2 photo & hardness 相机图片+硬度 矿识 36 90.6   表2 矿识能够识别的36种矿物及其准确率 矿物名 样本数  仅用图片识别的正确数 结合图片与硬度识别的正确数 Agate玛瑙 5 5 5 almandine铁铝榴石 6 4 4 azurite蓝铜矿 2 1 2 beryl绿柱石 1 1 1 chalcopyrite黄铜矿 2 1 2 cinnabar辰砂 1 1 1 copper铜 2 2 2 fluorite萤石，氟石 11 8 10 galena方铅矿 3 2 3 halite石盐 1 1 1 hematite赤铁矿 8 1 5 malachite孔雀石 6 5 5 opal欧泊 1 1 1 orpiment雌黄 3 1 3 pyrite黄铁矿 6 5 6 quartz石英 4 4 4 sphalerite闪锌矿 1 0 0 stibnite辉锑矿 8 7 8 sulphur硫磺 2 2 2 total 73 52 65 Accuracy \ 71.2% 89%    

小试阶段/n钢板表面质量检测经历了人工目测检测、传统无损检测和基于机器视觉检测的三个发展阶段。人工目视检测表面缺陷的方法效率低、容易漏检、劳动强度大和实时性差。传统无损检测方法包括涡流检测、红外检测、漏磁检测和激光检测等, 这些方法检到的缺陷类型少, 检测实时性不强, 检测的表面缺陷分辨率也不高, 无法有效评估产品的表面质量状况。本技术涉及一种基于多流形学习的带钢表面缺陷识别方法。其方案是：对于任一副带钢表面缺陷图像向量化的向量数据点分别选择类别相同和类别不同的K 个近邻点建立对应的同类数据子图和异

随着视频与图像技术的快速发展，在监控视频中识别特定人物身份有着重要的实用价值。本项目   针对现实场景下，普遍存在的面部遮挡以及拍摄机位和镜头距离变化，而导致传统基于正面人脸的识 别方法的准确率将大大降低，甚至识别错误的问题，提出了一种基于局部分割与融合的算法，应用于 视频分析平台下的特定人物识别，融合多部位识别特征，提高了部分遮挡、多场景和镜头变化下的人 物识别鲁棒性，经充分验证，达到了先进的识别精度，可以满足实际应用的需求。该技术是优化并提 高复杂背景下人物识别精准度的一项核心技术，已申请国家发明专利 1 项。