项目介绍

本项目旨在设计一款面向生理电和压力监测的柔性智能传感器,该传感器具有生理电信号采集和压力监测两大功能。通过导电性、压敏性良好的柔性材料搭配具有良好吸汗性能的布料制备而成。电极在柔软舒适的条件下兼具良好的导电性、压敏性以及充分的吸汗能力和透气性,能够在易出汗的环境(在高温高温环境下、运动中等)下对人体的生理电信号(脑电/心电)以及足底压力进行长期实时的监测和记录,解决了在极端环境和运动时的信号采集容易发生电极间短路以及采集效果不佳等问题。本项目的柔性传感器准确度高,舒适度好,适合大规模生产加工,适合日常长期穿戴的生理体质监测。目前,传感器电极技术成熟,可规模量产,已有采购订单。此外,基于该项目的柔性压力传感器,我们发明了智能糖尿病鞋系统,成功研发糖尿病鞋原型。  

项目亮点与团队介绍

1.柔性导电压敏复合材料

2.吸汗布料结构的设计

3.高精度地还原人体生物电,可以高温、高湿环境及日常运动场合中进行生物电信号监测

4.完成糖尿病鞋、手环、脚环及云平台等研发

5.申请相关专利5项

 

本项目团体来自不同领域的知名教授和博士组成,覆盖人工智能大数据穿戴设备,柔性传感器等领域。

  

项目介绍

本项目利用先进的图像处理和模式识别技术对驾驶员的脸部特征进行智能分析,准确快速的识别驾驶员疲劳、分神、驾驶姿势不正确等异常状态,在出现上述危险情况时及时的发出警报信号。首先,获取近红外视频图像,采用机器学习算法进行人脸定位,然后进行人眼定位,并采用融合多个特征的眼状态识别算法判断眼睛睁闭情况,最后计算PERCLOS值判断驾驶员疲劳状态。本项目是一款非接触式的、在全天候与戴眼镜等复杂环境下可实时地检测驾驶员疲劳状态的辅助驾驶系统,采用先进的算法保证了系统的准确度,支持Linux、Windows、Android操作系统,可以在X86,ARM等多种嵌入式平台上应用。目前,项目已经成功研发产品原型。    

项目亮点与团队介绍

1.非接触式方法检测驾驶员疲劳状态

2.克服了头部姿势的影响

3.保证戴眼镜情况下眼睛定位的准确性

4.融合多个特征,克服了头部旋转、复杂光照等因素的影响

5.在复杂环境下,准确度达到90%以上

6.申请相关专利6项


本项目团队团队由知名教授、高级工程师、博士、硕士等组成,不仅具有强大的理论知识储备,还具有丰富的产品研发经验。


联系方式

如果您对上述专利有合作意愿,可与华南理工大学科技成果转化办公室专利事务中心联系。

电    话:85281145,85281131

邮    箱:kjozl@scut.edu.cn