太阳城集团亚洲娱乐城-澳门太阳城集团娱乐城最新地址_百家乐电影网_全讯网xb112 (中国)·官方网站

本實(shí)用新型公開了一種田間作物信息采集裝置，包括移動(dòng)平臺(tái)以及設(shè)于所述移動(dòng)平臺(tái)上的控制裝置，所述移動(dòng)平臺(tái)包括支撐臺(tái)以及設(shè)于所述支撐臺(tái)底部的萬向輪；所述支撐臺(tái)上設(shè)有機(jī)械臂，所述機(jī)械臂上固定有光譜儀和圖像采集裝置；所述移動(dòng)平臺(tái)、機(jī)械臂、光譜儀和圖像采集裝置受控于所述的控制裝置。本實(shí)用新型田間作物信息采集裝置，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，移動(dòng)靈活、便于控制，信息采集更全面、精確。

該系統(tǒng)能夠監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運(yùn)動(dòng)員過旗門、彎道數(shù)據(jù)信息等，并將三維實(shí)景顯示、運(yùn)動(dòng)員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算技術(shù)使教練能夠清晰準(zhǔn)確的獲取每一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 2022年北京冬季奧運(yùn)會(huì)召開在即，在國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃“科技冬奧”項(xiàng)目支持下，在雪上項(xiàng)目三維場(chǎng)景獲取及重建的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步提升雪上項(xiàng)目運(yùn)動(dòng)員的訓(xùn)練效率，需要獲取雪上項(xiàng)目運(yùn)動(dòng)員實(shí)時(shí)位置、速度、加速度、滑行姿態(tài)等信息，本團(tuán)隊(duì)開發(fā)了以高精度實(shí)時(shí)定位、運(yùn)動(dòng)參數(shù)解算、運(yùn)動(dòng)姿態(tài)顯示、5G高速傳輸鏈路、云計(jì)算為特色的滑雪運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)信息采集與分析系統(tǒng)。 該系統(tǒng)能夠監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)過程速度信息、加速度信息、起跳高度信息及運(yùn)動(dòng)員過旗門、彎道數(shù)據(jù)信息等，并將三維實(shí)景顯示、運(yùn)動(dòng)員高精度定位、視頻采集與顯示為一體。通過5G網(wǎng)絡(luò)和云計(jì)算技術(shù)使教練能夠清晰準(zhǔn)確的獲取每一時(shí)刻的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)外針對(duì)運(yùn)動(dòng)員高精度信息采集與分析的技術(shù)空白，以厘米級(jí)定位精度為冬奧訓(xùn)練保駕護(hù)航。 滑雪運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)信息采集與分析系統(tǒng)突破傳統(tǒng)單一方式定位技術(shù)局限，采用北斗/GPS定位為主要定位手段，UWB和慣導(dǎo)輔助定位的方式進(jìn)行高精度定位。采用高精度機(jī)載三維掃描LiDAR系統(tǒng)對(duì)雪場(chǎng)及周邊環(huán)境進(jìn)行掃描與重建，獲取雪場(chǎng)的的真實(shí)三維場(chǎng)景，通過5G高速數(shù)據(jù)鏈路和云計(jì)算平臺(tái)，將滑行軌跡和滑行數(shù)據(jù)在真實(shí)三維場(chǎng)景中進(jìn)行顯示。同時(shí)，通過5G高速視頻采集和傳輸模塊，將由無人機(jī)跟拍或定點(diǎn)拍攝的視頻進(jìn)行同步顯示，以便教練在觀察滑行軌跡的同時(shí)觀察運(yùn)動(dòng)員的滑行姿態(tài)。 現(xiàn)階段，滑雪運(yùn)動(dòng)員運(yùn)動(dòng)信息采集與分析系統(tǒng)已在國(guó)家高山滑雪運(yùn)動(dòng)隊(duì)、自由式滑雪運(yùn)動(dòng)隊(duì)測(cè)試使用，并初見成效，獲得好評(píng)。

ZH-JCT集成化信息化信號(hào)采集處理系統(tǒng)集成了可移動(dòng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、生物信號(hào)采集處理系統(tǒng)、生命維持系統(tǒng)、環(huán)境溫度檢測(cè)系統(tǒng)。 可進(jìn)行實(shí)驗(yàn)信息化管理，運(yùn)用于各項(xiàng)生理學(xué)、藥理學(xué)、病理生理學(xué)等實(shí)驗(yàn)。

數(shù)據(jù)采集技術(shù) 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測(cè)量運(yùn)動(dòng)加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測(cè)心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實(shí)現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識(shí)別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計(jì)、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實(shí)現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。 多模態(tài)傳輸技術(shù) LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò)) 在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長(zhǎng)距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個(gè)維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個(gè)范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個(gè)短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計(jì)。 最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa： 物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點(diǎn)成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動(dòng)性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個(gè)低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點(diǎn)，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。 LoRa （Long  Range）:     一個(gè)LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個(gè)部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長(zhǎng)距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)發(fā)送信息給多個(gè)基站。基站則對(duì)NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個(gè)新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時(shí)間長(zhǎng)、對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點(diǎn)：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個(gè)扇區(qū)能夠支持10萬個(gè)連接，支持低延時(shí)敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時(shí)間可長(zhǎng)達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個(gè)接連模塊不超過5美元。 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 人工智能研究的各個(gè)分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識(shí)別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號(hào)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識(shí)別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測(cè)。

成果描述：本實(shí)用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機(jī),包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機(jī)架(2)、設(shè)置在機(jī)架(2)下端面上的鏵(3),所述機(jī)架(2)上還設(shè)置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護(hù)管(6),其探頭外套接有橡膠保護(hù)套(7)。采用上述結(jié)構(gòu),可從而減少了現(xiàn)有技術(shù)中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時(shí)也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進(jìn)程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。市場(chǎng)前景分析：本實(shí)用新型公開了一種便于信息采集的智能化翻耕機(jī),包括牽引懸掛裝置(1)、安裝在牽引懸掛裝置(1)上的機(jī)架(2)、設(shè)置在機(jī)架(2)下端面上的鏵(3),所述機(jī)架(2)上還設(shè)置有安裝座(4),所述安裝座(4)上安裝有土地信息采集裝置(5),所述土地信息采集裝置(5)包括犁地深度傳感器、土壤養(yǎng)分傳感器、土壤墑情傳感器、pH值傳感器,并且均為具有WiFi或者ZigBee或者RJ45接口的傳感器,在傳感器本體外套接有圓鋼保護(hù)管(6),其探頭外套接有橡膠保護(hù)套(7)。采用上述結(jié)構(gòu),可從而減少了現(xiàn)有技術(shù)中土地信息采集的難度,并降低了信息采集的成本,同時(shí)也能加速農(nóng)業(yè)信息化生產(chǎn)的發(fā)展進(jìn)程,從源頭上解決農(nóng)業(yè)信息采集的發(fā)展瓶頸。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：國(guó)內(nèi)領(lǐng)先

項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:數(shù)據(jù)采集技術(shù)可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測(cè)量運(yùn)動(dòng)加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測(cè)心率、血壓等生理數(shù)據(jù)。可將不同的傳感器集成在智能手環(huán)、腳環(huán)、腰帶等可穿戴設(shè)備中，以實(shí)現(xiàn)加速度、角速度和生理等數(shù)據(jù)的采集；物體和環(huán)境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術(shù)，通常用于身份、物流等信息的識(shí)別。常見的環(huán)境傳感器有聲音傳感器、磁力計(jì)、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實(shí)現(xiàn)各種環(huán)境信息的采集。多模態(tài)傳輸技術(shù)LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網(wǎng)絡(luò))在LPWAN技術(shù)出現(xiàn)以前，通信技術(shù)已經(jīng)有多種類別，短距離的有wifi、藍(lán)牙、zigbee等，長(zhǎng)距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術(shù)按照功耗與傳輸距離這兩個(gè)維度劃分的話可以發(fā)現(xiàn)在功耗低、距離遠(yuǎn)這個(gè)范圍的技術(shù)還欠缺，而LPWAN技術(shù)的出現(xiàn)正好彌補(bǔ)了這個(gè)短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權(quán)頻譜的LoRa、SigFox等技術(shù)；另一類是工作于授權(quán)頻譜的基于蜂窩組網(wǎng)的通信技術(shù)，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠(yuǎn)距離、大量連接的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而設(shè)計(jì)。最具前景的LPWAN技術(shù)——NB-IoT和LoRa：物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用需要考慮諸多因素，例如節(jié)點(diǎn)成本、網(wǎng)絡(luò)成本、電池壽命、數(shù)據(jù)傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動(dòng)性、網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術(shù)可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術(shù)具有不同的技術(shù)和商業(yè)特性，也是最有發(fā)展前景的兩個(gè)低功耗廣域網(wǎng)通信技術(shù)。這兩種LPWAN技術(shù)都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點(diǎn)，都適合低功耗物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。LoRa （Long Range）:   一個(gè)LoRaWAN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中包含了終端、基站、NS(網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器)、應(yīng)用服務(wù)器這四個(gè)部分。基站和終端之間采用星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌捎贚oRa的長(zhǎng)距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)發(fā)送信息給多個(gè)基站。基站則對(duì)NS和終端之間的LoRaWAN協(xié)議數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)發(fā)處理，將LoRaWAN數(shù)據(jù)分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構(gòu)建基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網(wǎng)絡(luò)、UMTS網(wǎng)絡(luò)或LTE網(wǎng)絡(luò)。NB-IoT是IoT領(lǐng)域一個(gè)新興的技術(shù)，支持低功耗設(shè)備在廣域網(wǎng)的蜂窩數(shù)據(jù)連接。NB-IoT支持待機(jī)時(shí)間長(zhǎng)、對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接要求較高設(shè)備的高效連接。NB-IoT具備四大特點(diǎn)：一是廣覆蓋，將提供改進(jìn)的室內(nèi)覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現(xiàn)有的LTE網(wǎng)絡(luò)增益提升20dB，覆蓋面積擴(kuò)大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個(gè)扇區(qū)能夠支持10萬個(gè)連接，支持低延時(shí)敏感度、超低的設(shè)備成本、低設(shè)備功耗和優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機(jī)時(shí)間可長(zhǎng)達(dá)10年；四是更低的模塊成本，企業(yè)預(yù)期的單個(gè)接連模塊不超過5美元。數(shù)據(jù)分析技術(shù)人工智能研究的各個(gè)分支，包括專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、進(jìn)化計(jì)算、模糊邏輯、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。2012年以后，得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運(yùn)算力的提升和機(jī)器學(xué)習(xí)新算法（深度學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)，人工智能開始大爆發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)人工智能的方法，深度學(xué)習(xí)是一種實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)是用大量的數(shù)據(jù)來“訓(xùn)練”，通過各種算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何完成任務(wù)。深度學(xué)習(xí)本來并不是一種獨(dú)立的學(xué)習(xí)方法，但由于近幾年該領(lǐng)域發(fā)展迅猛，一些其特有的學(xué)習(xí)手段相繼被提出（如殘差網(wǎng)絡(luò)），因此越來越多的人將其單獨(dú)看作一種學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)的各種算法已成為行為識(shí)別主要應(yīng)用的技術(shù)，傳感器采集的各類信號(hào)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類，識(shí)別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)被監(jiān)護(hù)者摔倒等異常行為的檢測(cè)。應(yīng)用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態(tài)統(tǒng)計(jì)和日常需求預(yù)測(cè)與推薦；多模態(tài)行為分析和數(shù)據(jù)采集和傳輸系統(tǒng)；多模態(tài)行為數(shù)據(jù)采集和分析平臺(tái)；基于LoRaWAN/5G的工廠環(huán)境、農(nóng)業(yè)大棚等環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。技術(shù)成熟度:通過中試

XM-SZY01中醫(yī)望診信息采集管理系統(tǒng)（舌診、面診、問診） ? XM-SZY01中醫(yī)望診信息采集管理系統(tǒng)采用一體化設(shè)計(jì)，將舌診儀、面診儀及問診模塊三種功能巧妙的融于一體，可進(jìn)行舌像采集分析與處理、面像采集分析處理以及問診等輔助診斷教學(xué)。 ? 一、舌像采集分析處理： 1、主要功能： ■ 計(jì)算機(jī)控制內(nèi)部相機(jī)進(jìn)行自動(dòng)對(duì)焦拍攝，操作簡(jiǎn)單，圖像清晰，完全實(shí)現(xiàn)舌象采集自動(dòng)化。 ■ 采用數(shù)字化舌象采集平臺(tái)與標(biāo)準(zhǔn)化方法還原，使舌象真實(shí)再現(xiàn)。 ■ 內(nèi)部攝像采用模擬自然光源并能進(jìn)行光線調(diào)節(jié)，使采集環(huán)境保持穩(wěn)定。 ■ 在特定的光源環(huán)境下，采用攝像頭獲得舌像信息，對(duì)舌體圖像的顏色、紋理、輪廓進(jìn)行特征提取，由計(jì)算機(jī)將這些特征值與特征數(shù)據(jù)庫(kù)中的閾值進(jìn)行比對(duì)判斷，給出舌象分析結(jié)果。 ■ 可以隨時(shí)查詢病例報(bào)告。 ■ 可以分析舌質(zhì)顏色、舌苔顏色、舌形狀、舌態(tài)。 ■ 內(nèi)置消毒滅菌裝置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 軟件可以根據(jù)實(shí)際舌象的瘀斑、點(diǎn)刺、齒痕、裂紋等癥狀用文字顯示舌象特征、臨床病癥以及飲食及用藥建議。 ? 2、主要特點(diǎn)： ■ 系統(tǒng)具有自主學(xué)習(xí)功能，通過不斷學(xué)習(xí)，有效提高系統(tǒng)自主診斷準(zhǔn)確性。 ■ 支持自動(dòng)分析，且允許人工修正，提高診斷的準(zhǔn)確性。 ■ 準(zhǔn)確分析舌質(zhì)、舌苔等，并直觀顯示結(jié)果。 ■ 支持初診、復(fù)診分離，實(shí)現(xiàn)便捷就診。 ■ 支持多關(guān)鍵字的查詢統(tǒng)計(jì)。 ■ 支持診斷分析報(bào)告打印。 ■ 用戶權(quán)限管理，提高安全性。 ■ 自動(dòng)對(duì)焦（即自動(dòng)舌體捕獲）。 ■ 燈光控制功能。 ? 3、軟件功能： ■ 用戶權(quán)限管理，提高系統(tǒng)安全性。 ■ 病理、臨床庫(kù)可以持續(xù)更新，具備學(xué)習(xí)能力，且具備自動(dòng)提取舌體，自動(dòng)分析舌體、自動(dòng)分析后手動(dòng)調(diào)整等功能，大大提高了學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確度。 ■ 快捷的初診、復(fù)診入口，操作方便、快捷。 ■ 圖像采集分析能力，既可實(shí)時(shí)診斷，又可能根據(jù)需要進(jìn)行人工調(diào)整。 ■ 靈活多變的查詢統(tǒng)計(jì)能力，數(shù)據(jù)分析功能。 ■ 病例學(xué)習(xí)：?jiǎn)螕糁鹘缑嬷械摹安±龑W(xué)習(xí)”選項(xiàng)，進(jìn)入學(xué)習(xí)界面，包括讀取、保存、舌體輪廓提取、特征提取、自動(dòng)提取控制、量化數(shù)據(jù)顯示、舌象特征錄入、臨床意思錄入、飲食指導(dǎo)及用藥建議錄入等選項(xiàng)，學(xué)習(xí)與分析過程，采用人機(jī)交互的方式。 ■ 自動(dòng)獲取：?jiǎn)螕糇詣?dòng)獲取按鈕，如果參數(shù)正確，舌體提取成功，若存在不足，可通過自動(dòng)提取控制中的進(jìn)度條及取反控制框選擇來進(jìn)行控制。 ■ 特征提取：為了便于分步處理，此處特征提取分步驟完成，分別舌質(zhì)特征、舌苔特征、齒痕特征、裂紋特征、瘀斑特征以及點(diǎn)刺特征。點(diǎn)擊某功能按鈕后，相關(guān)特征將被量化，以舌質(zhì)為例加以說明。比如，單擊舌質(zhì)特征、舌苔特征按鈕后，數(shù)據(jù)結(jié)果自動(dòng)分析結(jié)果。 ■ 人工繪制：對(duì)于某些來自于其他途徑的圖片，會(huì)存在自動(dòng)獲取舌頭錯(cuò)誤的情況，此時(shí)可以通過人工繪制來完成。單擊“人工繪制”后，在圖像顯示區(qū)域，單擊右鍵將出現(xiàn)菜單，包括選中舌體、勾畫輪廓和撤銷。其中選中舌體僅需在舌頭四周點(diǎn)選四個(gè)點(diǎn)，單擊“繪制完成”后再自動(dòng)識(shí)別完成；勾畫輪廓?jiǎng)t是按住鼠標(biāo)左鍵后通過拖動(dòng)完成繪制，繪制完成后單擊“繪制完成”便實(shí)現(xiàn)舌體提取。撤銷可以對(duì)繪制過程覺得不滿意的地方進(jìn)行撤銷，支持5步撤消。 ? 二、面像采集分析處理： ■ 通過對(duì)病人面部圖像進(jìn)行分割、人機(jī)病癥問診作答，結(jié)合醫(yī)生專業(yè)診斷，給出專業(yè)診斷結(jié)果并打印成報(bào)告，該系統(tǒng)能達(dá)到輔助中醫(yī)臨床診斷的作用，從數(shù)據(jù)庫(kù)中讀取面診以及問診信息數(shù)據(jù)，建立和編輯病例，建立中醫(yī)診斷報(bào)告。中醫(yī)面診檢測(cè)分析系統(tǒng)采用形狀模型實(shí)現(xiàn)對(duì)眼睛、鼻子等器官進(jìn)行定位，提取出額頭、下頦和兩顴區(qū)等人臉區(qū)域。通過采用K-means算法對(duì)面部圖像的顏色進(jìn)行提取，計(jì)算不同的顏色聚類中心的距離而進(jìn)行面部顏色的分析；通過采用改進(jìn)的2DPCA對(duì)面部圖像進(jìn)行特征抽取，通過計(jì)算測(cè)試樣本特征與訓(xùn)練樣本特征之間的余弦距離，實(shí)現(xiàn)對(duì)面部圖像的光澤分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源環(huán)境下，采用高清晰攝像頭 獲得患者面部的圖像信息，將這些特征值與特征數(shù)據(jù)庫(kù)中的閾值進(jìn)行比對(duì)，給出面色分析結(jié)果。可分析12種面色：青色、赤色、黃色、白色、黑色、正常、淡白、淡紅、紅、 深紅、暗紅、紫黑。 ■ 測(cè)試結(jié)果用表格顯示，簡(jiǎn)潔易懂，并可以生成PDF文件保存以便查詢，也可以打印報(bào)告。 ? 三、問診分析處理： ■ 問診采集主要是病人對(duì)照數(shù)據(jù)庫(kù)中的各種癥狀進(jìn)行挑選，通過回答 88 道試題（病人起病和轉(zhuǎn)變的情形，寒熱、汗、頭身感、大小便、飲食、胸腹、耳、口等各種狀況）， 最后進(jìn)行提交并由系統(tǒng)自動(dòng)判斷。 ■ 檔案管理功能：可錄入被測(cè)評(píng)人的姓名、年齡、性別等基本信息，方便準(zhǔn)確的查詢。 ■ 軟件界面簡(jiǎn)潔，操作簡(jiǎn)單。 ■ 測(cè)試結(jié)果用表格顯示，簡(jiǎn)潔易懂，并可以生成 pdf 文件保存以便查詢，也可以打印辯證報(bào)告。

廣東順德宙思信息科技有限公司成立于2016年，是一家三維虛擬仿真交互軟件研發(fā)設(shè)計(jì)的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)，致力于為各行業(yè)提供數(shù)字孿生、XR虛擬仿真教育實(shí)訓(xùn)軟件、3D數(shù)字化營(yíng)銷(3D動(dòng)畫、3D虛擬展廳、3D產(chǎn)品展示、3D營(yíng)銷小程序等)等系統(tǒng)開發(fā)綜合解決方案服務(wù)商。產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于數(shù)字化工廠、智慧城市、智慧園區(qū)、展覽展會(huì)、高職院校、工業(yè)培訓(xùn)、產(chǎn)學(xué)研究等眾多領(lǐng)域。 

本發(fā)明提供一種用于互聯(lián)網(wǎng)中加速經(jīng)驗(yàn)知識(shí)積累的信息采集方法及系統(tǒng)，包括用戶初次訪問網(wǎng)站時(shí)， 服務(wù)器收到查詢問題后，生成查詢結(jié)果，生成一個(gè) cookie 項(xiàng)并連同查詢結(jié)果一起返回給客戶端，并發(fā)送 是否接受回訪請(qǐng)求給客戶端;所述 cookie 包括網(wǎng)址、用戶標(biāo)識(shí)、存活時(shí)間和問題標(biāo)識(shí);服務(wù)器在收到用 戶接受回訪請(qǐng)求的標(biāo)識(shí)后在本地的 cookie 數(shù)據(jù)庫(kù)保存該 cookie 項(xiàng)，并添加其他數(shù)據(jù)項(xiàng);所述其他數(shù)據(jù) 項(xiàng)包括，用戶輸入的查詢問題，服務(wù)器回訪日期范圍，根據(jù)用戶輸入的查詢問題生成的回訪問卷。用戶 再次訪問網(wǎng)站時(shí)，如果當(dāng)前日期在用戶標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)項(xiàng)的服務(wù)器回訪日期范圍內(nèi)，通過瀏覽器采集用戶對(duì)已 有答案及回訪問卷的回復(fù)。