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公开(公告)号：CN115153593A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202211009774.1
申请日：2022-08-23
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学 , 浙江中医药大学附属第三医院
摘要： 本发明公开了一种肘关节力矩的肌电估计方法及测量装置，涉及人体生物信号处理、上肢康复外骨骼主动控制领域。本发明包括以下步骤：采集训练集，所述训练集包括肌电信号、肘关节角度信号以及关节力矩信号；将所述训练集分别输入到随机森林回归算法模型、果蝇优化算法模型中，所述果蝇优化算法模型输出最优参数，所述随机森林回归算法模型利用所述最优参数构建肘关节力矩估计模型；利用所述肘关节力矩估计模型对肘关节力矩进行在线估计。本发明有效提高了肌电估计的准确性。
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公开(公告)号：CN115985460A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211530324.7
申请日：2022-12-01
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学 , 浙江中医药大学附属第三医院
摘要： 本发明公开了一种基于石墨烯柔性传感器的膝关节康复方法及系统，涉及模式识别领域。本发明包括以下步骤：获取受试者的关节活动信号，所述关节活动信号由石墨烯柔性传感器采集；基于受试者的关节活动信号通过CurXGB模型估计膝关节角度数据；将膝关节角度数据与视频游戏的角度一一对应；受试者通过关节活动完成游戏。本发明提出一种CurXGB回归算法，能够形成更为连续的预测曲线，能够为康复外骨骼机器人提供更为贴合人体关节运动的运动曲线；利用石墨烯柔性传感器的特性，将其运用到膝关节康复中，通过基于石墨烯柔性传感器的膝关节康复系统实现膝关节康复训练，提高受试者参与程度。
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公开(公告)号：CN218636563U
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202222030336.5
申请日：2022-08-03
申请人： 浙江康复医疗中心 , 浙江中医药大学附属第三医院 , 北京航空航天大学杭州创新研究院
摘要： 本实用新型公开了一种可以调节训练抗阻的步态康复装置，包括架体、控制台和步态控制组件；步态控制组件和控制台均设于架体上；步态控制组件包括髋部横梁、大腿杆、小腿杆、踏板和动力组件，动力件包括丝杆、丝杆电机和调节旋钮，丝杆电机转动推动丝杆的伸出长度进而控制铰接角度，调节旋钮控制丝杆转动的摩擦力。本实用新型采用丝杆传动的方式，可以精确控制步态控制组件转动的角度，便于患者在康复训练时达到指定位置。本实用新型可以在康复训练的后期时，不使用电机，并且通过调节旋钮控制丝杆转动时的摩擦力，进而产生不同的抗阻。
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公开(公告)号：CN116563866A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310450644.X
申请日：2023-04-25
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06V30/41 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06F16/583 , G06F16/51 , G06F40/284 , G06F40/216
摘要： 本发明公开了一种基于图像特征点匹配的违规图像检测方法及系统，应用于互联网审核技术领域。包括以下步骤：S1.将图像数据库中的图像作为输入图像，首先计算输入图像对应的特征描述符集，通过特征描述符集构建一颗词汇树，并建立词袋描述符与图像之间的联系；S2.将S1中的输入图像通过词汇树检索图像数据库中与查询图像最为相似的图像作为候选图像；S3.通过图像匹配技术，计算查询图像与候选图像的相似度，选择最为相似的候选图像作为检索结果。本发明可以很好的将图像进行分类检测，过滤违规的图像。
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公开(公告)号：CN115630305A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211390825.X
申请日：2022-11-07
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/241 , G06F123/00
摘要： 本发明提供了一种基于迁移学习的跨被试脑机接口解码方法，用于脑机解码，包括以下步骤：获取多源域数据集；除去所述多源域数据集中负影响样本，得到目标多源域数据集；根据所述目标多源域数据集对分类器进行训练，获得分类模型；将目标域数据输入所述分类模型，得到分类结果完成解码。本发明降低了脑机接口校准所需时间；本发明所用的训练数据集全部来自不同的被试，因此在实际使用时，可以采用其他被试提前采集的数据进行训练，而不需要脑机接口当前使用者采集大量训练数据或采用少量数据。
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公开(公告)号：CN117598693A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311571153.7
申请日：2023-11-23
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种基于表面肌电信号的下肢动作识别方法及系统，属于模式识别技术领域，包括训练和使用两个部分，本发明利用表面肌电信号对人体下肢离散动作进行识别，能够对预测运动意图以及实时控制研究提供可靠的依据；其次，本发明利用堆叠技术和加权思路改进了标准随机森林算法，提高了随机森林算法的泛化性能，从而提高了下肢动作识别模型的实用性。
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公开(公告)号：CN116662854A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310624931.8
申请日：2023-05-30
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F18/24 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种适用于跨被试脑电数据的解码方法，涉及脑电信号解码技术领域，包括：获取源域数据和目标域数据；构建跨被试脑电数据解码模型；将所述源域数据和目标域数据输入至跨被试脑电数据解码模型中进行训练，根据分类损失函数和自适应损失函数，更新跨被试脑电数据解码模型的网络参数，直至达到预设的迭代停止条件，输出最优网络模型；将脑机接口使用者的在线脑电样本输入至最优网络模型中，输出目标域标签。本发明构建一个端到端的神经网络，无需繁琐的手工特征处理，同时该网络能够处理多种脑电范式，减少了网络的重复性设计，有效提升网络的运行效率，该网络有效提升了跨被试脑机接口的分类精度。
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公开(公告)号：CN117493999A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311366447.6
申请日：2023-10-20
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F18/2415 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种集成的康复下肢外骨骼脑电解码方法及系统。涉及脑电解码技术领域，包括：通过脑电设备获取使用者运动皮层的EEG信号；对EEG信号进行浅层处理，得到第一类特征；构建EEG信号的深层处理网络模型，对EEG信号进行深层处理，得到第二类特征；将第一类特征和第二类特征合并，并训练分类器，解码出EEG信号的运动意图；根据解码出的运动意图对使用者进行视觉反馈，之后在下肢外骨骼设备执行解码后的运动，得到本体感觉反馈。本发明将浅层和深层神经网络结合起来，以提升下肢运动意向的性能，在下肢外骨骼设备上进行连续的运动想象实验，并采集连续的EEG脑电信号，设计了在线视觉和本体感觉反馈的实验范式。
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公开(公告)号：CN117260715A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311186743.8
申请日：2023-09-14
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
摘要： 本发明公开了一种面向台架式下肢外骨骼的仿生步态生成系统及方法，涉及仿生步态生成技术领域，包括变分控制器、状态观测器、振荡器序列、步态发生器，其中变分控制器、状态观测器、振荡器序列依次连接，步态发生器的输出端与振荡器序列的输入端连接，振荡器序列的输出端与台架式下肢外骨骼连接；步态发生器用于生成基本步态；变分控制器用于接收用户需求和环境信息，并对振荡器序列进行参数优化；状态观测器用于将该参数优化结果传输至振荡器序列；振荡器序列基于基本步态和参数优化结果，进行步态重构。本发明可以稳定地适应不同的用户需求和外部环境，实现行走速度的在线调节，佩戴者可以在跑步机上静态启动。
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公开(公告)号：CN117493999B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202311366447.6
申请日：2023-10-20
申请人： 北京航空航天大学杭州创新研究院 , 北京航空航天大学
IPC分类号： G06F18/2415 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种集成的康复下肢外骨骼脑电解码方法及系统。涉及脑电解码技术领域，包括：通过脑电设备获取使用者运动皮层的EEG信号；对EEG信号进行浅层处理，得到第一类特征；构建EEG信号的深层处理网络模型，对EEG信号进行深层处理，得到第二类特征；将第一类特征和第二类特征合并，并训练分类器，解码出EEG信号的运动意图；根据解码出的运动意图对使用者进行视觉反馈，之后在下肢外骨骼设备执行解码后的运动，得到本体感觉反馈。本发明将浅层和深层神经网络结合起来，以提升下肢运动意向的性能，在下肢外骨骼设备上进行连续的运动想象实验，并采集连续的EEG脑电信号，设计了在线视觉和本体感觉反馈的实验范式。
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