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题名用于生理信息感知的双模态柔性传感器的设计与制备
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作者
秦铭泽
李阳
蔺庆辉
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机构
济南大学信息科学与工程学院
山东大学集成电路学院
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出处
《济南大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第3期404-410,425,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62174068)。
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文摘
为了解决传统的柔性传感器难以同时捕获双模态生理信号,无法实现双模态生理信息监测问题,设计并制备一种双模态柔性传感器,通过改变控制变量的方式分别研究传感器的压力和温度响应特性。结果表明:所制备的传感器不仅具有较低的压力响应下限,较短的响应、恢复时间以及良好的弯曲与按压耐久特性,而且具有较高的温度灵敏度、较短的响应时间和较宽的温度检测范围;将所制备的双模态柔性传感器贴附于人体手腕处,可实现体温和脉搏的双模态生理信号的感知。
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关键词
柔性传感器
双模态感知
生理信息监测
集成系统
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Keywords
flexible sensor
dual-mode sensing
physiological signal monitoring
integrated system
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分类号
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名双模态双向感知下语义信息增强的多模态情感分析
被引量：1
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作者
曲海成
徐波
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机构
辽宁工程技术大学软件学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第19期139-147,共9页
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基金
国家自然科学基金面上项目(42271409)
辽宁省高等学校基本科研项目(LIKMZ20220699)。
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文摘
针对不同模态间存在情感信息分布不均匀,难以获得更深层次的多模态情感语义信息问题,提出了一种双模态双向感知下语义信息增强的多模态情感分析方法。对文本-视觉模态、文本-音频模态分别融合,捕获双模态话语中的相互依赖关系,获得模态间双向的上下文感知信息;考虑到双模态在融合时产生较多冗余信息,采用门控机制选择有效的情感特征,以提升识别关键情感信息的能力;通过跨模态信息交互机制对多种模态间的信息进行建模,得到语义信息增强的模态特征向量。在公开的多模态情感分析数据集CMU-MOSI上对所提出的模型进行评估,实验结果表明,该模型的情感分析结果优于大多数现有先进的多模态情感分析方法,能够有效提升情感分析的性能。
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关键词
多模态情感分析
双模态双向感知
门控机制
信息增强
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Keywords
multimodal sentiment analysis
bimodal bidirectional perception
gating mechanism
information enhancement
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于雷达与视觉融合的双模态煤矿井下环境感知技术
被引量：8
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作者
杨志方
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机构
煤炭科学技术研究院有限公司
煤矿应急避险技术装备工程研究中心
北京市煤矿安全工程技术研究中心
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出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2023年第11期67-75,共9页
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基金
国家自然科学基金青年基金项目(42201386)
天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项(2023-TD-ZD005-005,2022-2-TD-ZD001,2022-TD-ZD001)。
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文摘
环境感知是煤矿巡检机器人、视觉测量系统等场景应用的关键技术。单模态环境感知技术对煤矿井下复杂环境的感知能力较差。提出了雷达与视觉双模态空间融合方法,通过激光雷达和摄像仪之间的坐标转换来实现二者采集信息的融合,从而提高环境感知能力。为了更好地提取目标特征信息,提出了双模态融合环境感知网络架构技术路线:摄像仪和雷达采集的环境信息经雷达与视觉双模态空间融合方法进行融合处理,多模态特征融合网络模块提取融合信息中的目标特征,多任务处理网络模块采用不同的任务头处理目标特征信息,完成目标检测、图像分割、目标分类等环境感知任务。采用YOLOv5s目标检测算法搭建双模态特征提取网络模块进行实验,结果表明:基于雷达与视觉融合的双模态煤矿井下环境感知技术对井下巷道环境下行人检测的成功率较视觉、雷达感知分别提升15%,10%,对车道线、标志牌等各类目标分割的平均精度均值较视觉感知均提高10%以上,有效提升了煤矿井下环境感知能力,可为煤矿道路环境感知、视觉测量系统、无人矿车导航系统、矿井搜救机器人等应用场景提供技术支持。
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关键词
煤矿井下环境感知
雷达感知
视觉感知
双模态融合感知
图像分割
目标分类识别
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Keywords
perception of underground environment in coal mines
radar perception
visual perception
bimodal fusion perception
image segmentation
object classification and recognition
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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