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公开(公告)号：CN115686208B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211338275.7
申请日：2022-10-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及情绪识别技术领域，且公开了基于EEG的音乐诱发情绪识别方法及系统，包括以下步骤：S11、设计一种基于音乐刺激情绪的BCI实验范式，音乐刺激包括两种类型，愉悦快乐型和悲伤沉痛型；S12、利用E‑prime设计实验任务界面，包括注视界面、音乐刺激界面、反馈界面、休息界面；实验开始之前，屏幕中央会显示指导语，让被试者充分了解实验规则，正式采集数据前受试者调整好情绪并处于身心放松的状态，带好耳机做好实验准备。该基于EEG的音乐诱发情绪识别方法及系统，设计了一种音乐刺激情绪的脑机接口实验范式，相对于其他刺激情绪方式来说，音乐刺激更加能使受试者处于一个轻松稳定的状态，更利于情绪治疗，对抑郁症治疗来说有很好的前景。
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公开(公告)号：CN118332396A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410331337.4
申请日：2024-03-22
Applicant: 广州大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F21/62 , A61B5/369 , A61B5/00 , A61B5/372
Abstract: 本发明公开了一种运动想象脑电信号分类方法、装置及存储介质，方法包括：根据预设赫兹范围，对源受试者运动想象脑电信号数据进行带通滤波处理，得到源域；对预设深度学习模型进行训练，得到源域模型；初始化初始目标域模型；对小批量目标受试者运动想象脑电信号数据进行带通滤波处理，得到目标域；将初始目标域模型中特征提取器的原批量归一化层替换为动态混合批量归一化层，得到第一目标域模型；计算目标脑电信号数据输入动态混合批量归一化层后的特征；将第一目标域模型中的线性分类器替换为基于原型的分类器，得到第二目标域模型；计算预测标签。本发明实现了运动想象脑电信号分类，提高分类效率和准确度。本发明可应用于脑电信号技术领域。
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公开(公告)号：CN115686208A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211338275.7
申请日：2022-10-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及情绪识别技术领域，且公开了基于EEG的音乐诱发情绪识别方法及系统，包括以下步骤：S11、设计一种基于音乐刺激情绪的BCI实验范式，音乐刺激包括两种类型，愉悦快乐型和悲伤沉痛型；S12、利用E‑prime设计实验任务界面，包括注视界面、音乐刺激界面、反馈界面、休息界面；实验开始之前，屏幕中央会显示指导语，让被试充分了解实验规则，正式采集数据前受试者调整好情绪并处于身心放松的状态，带好耳机做好实验准备。该基于EEG的音乐诱发情绪识别方法及系统，设计了一种音乐刺激情绪的脑机接口实验范式，相对于其他刺激情绪方式来说，音乐刺激更加能使受试者处于一个轻松稳定的状态，更利于情绪治疗，对抑郁症治疗来说有很好的前景。
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公开(公告)号：CN108876719B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201810271061.X
申请日：2018-03-29
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明涉及基于虚拟相机模型的车辆全景图像拼接外部参数估计方法，包括步骤：(1)针对具体车辆建立虚拟相机模型，计算出虚拟相机模型的参数矩阵；将摄像头安装在车辆周围，在车身周围地面区域放置多个标记点；(2)每个摄像头拍摄一组含有标记点的图像，找出其对应的多个标记点在全景视野范围的坐标，并通过待求的外部参数矩阵将该坐标转化成当前相机坐标系下的坐标；(3)对原始图像进行畸变校正，找出标记点的图像坐标，并通过相机成像模型将其转化为对应相机坐标系下的坐标；将步骤(2)、(3)的坐标建立方程组，求解出每个摄像头的外部参数。本发明通过建立方程组得到每个摄像头外部参数的解析解简化了外部参数估计的步骤。
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公开(公告)号：CN113504828A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110719670.9
申请日：2021-06-28
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语言想象和运动想象的脑机接口控制方法及系统，包括步骤：获取若干个测量电极采集的语言想象和/或运动想象产生的脑电数据；语言想象和/或运动想象是基于时序编码的想象方式；将脑电数据输入到训练好的预设模型得到对应的控制指令；其中，预设模型的训练方法包括步骤：对若干个不同语言想象和/或运动想象对应的若干个测量电极的脑电数据进行预处理得到训练子集，并提取训练子集的特征向量；根据测量电极的权重将特征向量进行分类，并将不同分类关联对应的控制指令。本发明实施例能够扩充脑机接口的指令集数量，产生的脑电图差异更显著，提高分类准确率，可广泛应用于人工智能技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111882036A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010710647.9
申请日：2020-07-22
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种卷积神经网络训练方法、脑电信号识别方法、装置和介质，卷积神经网络训练方法包括执行多次获取过程，每次获取过程分别获取脑电信号，对脑电信号执行时域数据增强和频域数据增强，使用经过增强的脑电信号训练卷积神经网络等步骤。本发明所训练的卷积神经网络为多输入、多卷积尺度、多卷积类型的混合卷积神经网络，合理设计了多输入卷积层以及卷积核的大小，具有较高的识别准确率；训练卷积神经网络所用的训练集是基于采集所得的脑电信号进行时域数据增强和频域数据增强扩充得到的，能够提高对卷积神经网络的训练数据量，减轻过拟合现象，能够有效应对脑电信号中的噪声干扰，改善识别效果。本发明广泛应用于信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN119625252A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411615892.6
申请日：2024-11-13
Applicant: 广州大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种遥感目标检测模型的训练方法及识别方法，其中，该训练方法获取遥感分类训练集和遥感检测训练集；将遥感分类训练集输入至第一网络框架中进行预训练，得到预训练好的第一网络框架；将遥感检测训练集输入至预训练好的第一网络框架中进行遥感特征提取，得到融合特征集；将融合特征集输入至第二网络框架中进行遥感目标检测，得到目标检测信息；根据目标检测信息，对预训练好的第一网络框架和第二网络框架进行联合微调训练，得到训练好的遥感目标检测模型。该方法可以提高遥感目标检测模型在面对复杂遥感场景的鲁棒性，减少所需的计算资源，提高遥感目标检测的准确度和效率。本发明涉及目标检测技术领域。
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公开(公告)号：CN112270255B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202011160235.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 广州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种脑电信号识别方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取运动想象信号，并根据运动想象信号的类别确定各类运动想象信号的数据标签；对附有数据标签的运动想象信号进行数据增强处理；将数据增强处理后的运动想象信号进行空间滤波处理，得到第一特征矩阵；通过偏最小二乘回归法对第一特征矩阵进行特征选择以及特征降维处理，得到第二特征矩阵；根据第二特征矩阵进行分类器建模；通过分类器识别待测脑电信号。本发明能够对运动想象信号进行数据增强，有助于提高训练模型的精度；另外，通过偏最小二乘回归法对第一特征矩阵进行特征选择以及特征降维处理，能够去除冗余数据，提高分类效果，可以广泛应用于信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN113143286B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110478965.1
申请日：2021-04-30
Applicant: 广州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式学习的心电信号识别方法、系统、装置及介质，方法包括：通过多个上位机分别采集第一心电信号并输入深度可分离卷积网络进行训练，得到第一局部参数模型；通过参数服务器对第一局部参数模型进行梯度下降后得到第一全局参数模型；通过各个上位机分别对第一全局参数模型进行梯度下降得到第二局部参数模型；通过参数服务器对第二局部参数模型进行梯度下降后得到第二全局参数模型；重复上述的梯度下降迭代直至得到的全局参数模型满足预设的收敛条件，根据该全局参数模型对各上位机采集的第二心电信号进行识别。本发明能够降低对参数服务器的算力要求，提高心电信号识别的效率和准确度，可广泛应用于心电信号识别技术领域。
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公开(公告)号：CN112904856A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110072936.5
申请日：2021-01-20
Applicant: 广州大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种机器人系统及其控制方法，该系统包括：脑电信号感应单元，由脑电帽和安装在脑电帽中的多个脑电信号感应电极构成；臂环，设置有振动马达和肌电信号感应电极；信号放大器，用于将脑电信号感应电极的信号放大为第一控制信号，以及将肌电信号感应电极的信号放大为第二控制信号；机器人，包括机器人底盘、安装在机器人底盘上的机械臂和障碍物传感器，底盘上设置运动机构；计算机，用于根据第二控制信号选中被操作对象，被操作对象包括机械臂或者运动机构，根据第一控制信号控制操作对象，以及当障碍物传感器检测到障碍物时，控制振动马达振动。本发明可以相对现有技术可以完成更多动作。
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