[發(fā)明專利]一種背帶式多功能輸液架

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711290977.1
• 申請(qǐng)日: 2017-12-08
• 公開（公告）號(hào): CN107952133A
• 公開（公告）日: 2018-04-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳偉芬;戴晶玉;李慧;刁彩霞;孫盼盼
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 青島大學(xué)附屬醫(yī)院
• 主分類號(hào): A61M5/14
• 分類號(hào): A61M5/14
• 代理公司: 北京科億知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11350
• 代理人: 湯東鳳

1.一種背帶式多功能輸液架，其特征在于，所述背帶式多功能輸液架設(shè)置有：

架體；

架體兩側(cè)縫制有可調(diào)節(jié)長(zhǎng)度的背帶；

架體頂端中央或者兩側(cè)套裝有抽拉式伸縮桿；

抽拉式伸縮桿頂端焊接有環(huán)扣。

2.如權(quán)利要求1所述背帶式多功能輸液架，其特征在于，所述抽拉式伸縮桿下方螺旋安裝有緊固旋鈕。

3.如權(quán)利要求1所述背帶式多功能輸液架，其特征在于，所述背帶的前端活動(dòng)安裝有卡扣，所述背帶的后端設(shè)置有與卡扣相匹配的通孔。

4.如權(quán)利要求1所述背帶式多功能輸液架，其特征在于，所述抽拉式伸縮桿的表面包裹有防護(hù)層，所述防護(hù)層的表面設(shè)置有刻度尺。

5.如權(quán)利要求1所述背帶式多功能輸液架，其特征在于，所述環(huán)扣的長(zhǎng)度為10cm。

6.如權(quán)利要求1所述背帶式多功能輸液架，其特征在于，所述架體上擱置有虛擬頭盔；所述虛擬頭盔通過無(wú)線連接網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中心；所述虛擬頭盔包括網(wǎng)絡(luò)連接模塊、游戲邏輯模塊、交互控制模塊、立體渲染模塊和雙畫投影顯示模塊；

所述網(wǎng)絡(luò)連接模塊，包括客戶端子模塊，用于進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)通信和數(shù)據(jù)傳遞；

所述游戲邏輯模塊，用于存儲(chǔ)游戲規(guī)則、角色動(dòng)畫的播放控制和位置映射；

所述交互控制模塊，利用Kinect組合陣列捕捉玩家位置、識(shí)別玩家動(dòng)作，控制虛擬網(wǎng)游戲場(chǎng)景中各自相應(yīng)的游戲角色進(jìn)行移動(dòng)，拍攝不同視點(diǎn)的立體畫面；

所述交互控制模塊的交互方法包括；

通過網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)收集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)；

根據(jù)獲得的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)，構(gòu)建統(tǒng)一的運(yùn)維監(jiān)測(cè)模型，以對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；

將整個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化目標(biāo)分解為多個(gè)SON功能的決策行為，每一個(gè)SON功能的決策行為是一個(gè)單獨(dú)的控制環(huán)SON_uc；

根據(jù)運(yùn)維監(jiān)測(cè)模型的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，調(diào)整和確定相應(yīng)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并觸發(fā)和運(yùn)行相應(yīng)類型的特定SON_m功能；

如果其SON_m是同一時(shí)間尺度下的多個(gè)SON_uc管理，則采用同一時(shí)間尺度下的多SON沖突避免優(yōu)化處理機(jī)制；

如果其SON_m是不同時(shí)間尺度下的SON_uc管理，則采用不同時(shí)間尺度下的SON用例協(xié)同管理方法；

所述運(yùn)維監(jiān)控模型是通過根據(jù)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)與異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)無(wú)線資源管理參數(shù)的映射分析、邏輯回歸分析方法和回歸函數(shù)構(gòu)建的；

所述運(yùn)維監(jiān)控模型的具體構(gòu)建過程為：

采用邏輯回歸分析方法，選取回歸函數(shù)：f_log(z)＝1/(1+exp^-z)，z表示無(wú)線網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，f_log(z)為關(guān)鍵性技術(shù)指標(biāo)的邏輯回歸分析值；

邏輯回歸映射模型為：

ym,i=flog(ηm,i)+ϵi]]>

η_m,i＝β_m,0+β_m,1x_i

其中，y_m,i為第m個(gè)運(yùn)維數(shù)據(jù)KPI指標(biāo)的第i次采樣值，x_i為相應(yīng)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，ε_i表示誤差值，η_m,i＝β_m,0+β_m,1x_i為無(wú)線參數(shù)預(yù)測(cè)值，其中β_m,0和β_m,1為方程變量系數(shù)；

采用最大似然估計(jì)后，得到優(yōu)化后的運(yùn)維監(jiān)控模型為：

x^=argminxC(x)]]>

y^m(x)<thm,∀m∈Ac]]>

其中開銷函數(shù)為w_m表示第m個(gè)運(yùn)維KPI指標(biāo)的權(quán)重，表示無(wú)線網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的最大似然估計(jì)值，表示第m運(yùn)維數(shù)據(jù)KPI指標(biāo)的最大似然估計(jì)值，th_m表示第m個(gè)運(yùn)維數(shù)據(jù)KPI指標(biāo)的門限值，A_c表示運(yùn)維數(shù)據(jù)KPI指標(biāo)的集合；

所述異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維數(shù)據(jù)包括玩家位置、識(shí)別玩家動(dòng)作及虛擬網(wǎng)游戲場(chǎng)景中各自相應(yīng)的游戲角色的信息；

所述同一時(shí)間尺度下的多SON沖突避免優(yōu)化處理機(jī)制為：

將每個(gè)SON作為一個(gè)單獨(dú)的智能體，則將同一時(shí)間尺度下的SON管理轉(zhuǎn)化為在相同環(huán)境下，對(duì)多個(gè)智能體的優(yōu)化管理；

每個(gè)智能體單獨(dú)優(yōu)化的過程為一個(gè)馬爾科夫過程，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)單獨(dú)的控制環(huán)SON_uc；其中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)采用Q學(xué)習(xí)算法對(duì)每個(gè)智能體進(jìn)行優(yōu)化求解；

所述同一時(shí)間尺度下的多SON沖突避免優(yōu)化處理機(jī)制包括智能體單元，沖突檢測(cè)單元和效用單元；且所述每個(gè)智能體單獨(dú)優(yōu)化的馬爾科夫過程,包括{狀態(tài)信息S，行為集合A，轉(zhuǎn)移概率T，回報(bào)值R}；

所述的智能體單元包含所有的SON智能體，該單元的狀態(tài)信息是所有SON智能體狀態(tài)信息的集合，行為是所有SON智能體行為的行為集合，回報(bào)值定義為：

R=Σiwiri,]]>

其中r_i第i個(gè)SON智能體的回報(bào)值，w_i為相應(yīng)的權(quán)重；

沖突檢測(cè)單元，通過檢測(cè)多個(gè)SON調(diào)整的參數(shù)或是優(yōu)化值，判定SON之間是否存在沖突，如果無(wú)沖突，則每個(gè)SON智能體單獨(dú)進(jìn)行優(yōu)化，如果檢測(cè)到?jīng)_突存在，則根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際需求確定對(duì)應(yīng)SON智能體優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重w_i；

效用單元，根據(jù)沖突檢測(cè)結(jié)果，確定的SON智能體優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重w_i，計(jì)算回報(bào)值作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的整體回報(bào)值；

所述Q學(xué)習(xí)算法為根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的所有狀態(tài)信息集合S來(lái)建立一個(gè)參數(shù)系統(tǒng)，其具體過程為：

首先建立和維護(hù)一個(gè)二維的Q值表，第一維用來(lái)表示所有可能的狀態(tài),第二維表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)智能體所可能采取的行動(dòng)，而每一個(gè)Q值表的單元q(s,a)都對(duì)應(yīng)著智能體在狀態(tài)s下采取行動(dòng)a的Q值；

用戶選擇行動(dòng)的準(zhǔn)則為：SON智能體單元基于在給定狀態(tài)下的每個(gè)動(dòng)作的Q值表，按照概率進(jìn)行動(dòng)作選擇，一個(gè)動(dòng)作的Q值越大，則被選擇的概率就越大；

網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)智能體根據(jù)邏輯回歸分析確定將要優(yōu)化的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，構(gòu)建一個(gè)新狀態(tài)S，在構(gòu)建完?duì)顟B(tài)S后，計(jì)算對(duì)應(yīng)S的各個(gè)Q值；

SON智能體根據(jù)Q值以概率選擇優(yōu)化策略；然后網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)智能體返回回報(bào)值；

客戶端根據(jù)回報(bào)值和現(xiàn)有的Q值按照以下公式，更新Q值表中的狀態(tài)S和所選動(dòng)作對(duì)應(yīng)的值：

QK(x,α)=R(x,α)+γΣYpXY[π(x)]V*(y)]]>

V*=maxb∈AQ*(y,b),Vk-1(yk)=maxb∈A{Qk-1(y,b)}]]>

其中R(x,α)＝E{r|s,a}，π為所選的策略，α是學(xué)習(xí)因子；

所述不同時(shí)間尺度下的SON用例協(xié)同管理機(jī)制為：

將每個(gè)SON作為一個(gè)智能體，根據(jù)不同SON_m的運(yùn)行時(shí)間，確定不同的SON時(shí)間尺度；

將每一種SON時(shí)間尺度作為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的一層，根據(jù)不同的SON時(shí)間尺度，確定網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的層次；

最終，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的SON的時(shí)間尺度，把不同時(shí)間尺度的SON協(xié)同管理轉(zhuǎn)化為多層次目標(biāo)優(yōu)化問題；然后，采用分層優(yōu)化方法進(jìn)行不同時(shí)間尺度下的SON網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化；

所述立體渲染模塊，用于利用時(shí)分法，將兒童裝配的雙目攝像頭同步拍攝渲染出角色視點(diǎn)的左右?guī)嬅嬷忻恳粠?jì)算出的兩個(gè)不同的畫面進(jìn)行交替顯示，從而得到虛擬角色視點(diǎn)的立體畫面；

所述雙畫投影顯示模塊，用于將渲染出的兩組立體畫面分別輸送到兩投影儀中，經(jīng)過加裝在兩投影儀前端的水平和豎直偏振片的過濾，水平和豎直偏振光分別搭載一組立體視頻投影到同一屏幕顯示器上；

所述客戶端子模塊處理從Kinect傳輸?shù)拇_定的動(dòng)作行為指令，來(lái)控制本地相應(yīng)游戲角色的動(dòng)畫播放，并將確定的行為結(jié)果發(fā)送給游戲邏輯模塊。

7.如權(quán)利要求1所述背帶式多功能輸液架，其特征在于，所述虛擬頭盔的管理方法包括：

通過連接服務(wù)器接入到虛擬游戲系統(tǒng)中，產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的游戲角色，Kinect陣列協(xié)同工作捕捉到兩個(gè)玩家在真實(shí)空間中的位置坐標(biāo)，并將游戲角色分別映射到虛擬場(chǎng)景中場(chǎng)地的兩端；

根據(jù)場(chǎng)景中的位置，通過立體渲染模塊對(duì)場(chǎng)景雙目攝像機(jī)拍攝的左右?guī)嬅孢M(jìn)行實(shí)時(shí)渲染；

將兩客戶端渲染的立體畫面投影到同一屏幕顯示器上，每位玩家透過3D眼鏡，針對(duì)看到的基于其所在位置的立體視像做出交互反應(yīng)，控制對(duì)應(yīng)的游戲角色的動(dòng)畫播放和位置移動(dòng)；

重復(fù)上述步驟；

游戲角色分別配有兩臺(tái)虛擬攝像機(jī)，這兩臺(tái)攝像機(jī)均包括兩臺(tái)并列安置的虛擬攝像機(jī)，來(lái)模擬人雙眼觀察景物的方法，同步拍攝出兩條帶水平視差的視頻畫面；利用時(shí)分法，將每一幀計(jì)算出的兩個(gè)不同的畫面進(jìn)行交替顯示。