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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114224686B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202210006785.8
申请日：2022-01-05
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及手部康复技术领域，尤其是一种柔性驱动的可穿戴手部康复机器人，包括：手背板边缘上表面固定手指柔性传动结构，动力源固定于手背板上的手指柔性传动结构末端并电性连接控制模块，手指柔性传动结构向同一方位延展；本发明采用了柔性驱动机构，能够有效的对力传递进行过渡，防止驱动力过大伤害手指，指关节处采用柔性夹持套环，对手指每个关节进行大角度范围的包裹，活动空间增大，能够完成更多手部日常活动，提高康复训练效率，实现了人机共融，能够适应不同使用者的手指尺寸特征，增加了穿戴的舒适度。
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公开(公告)号：CN115512440A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211210148.9
申请日：2022-09-30
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多源域自适应的跨用户手势识别方法，尤其是肌电惯性手势识别方法，属于人工智能的人机交互技术领域，包括：S1：通过传感器获取多个被试前臂的肌电信号和惯性信号，构建多源域数据集；S2:对S1步骤中得到的肌电、惯性信号进行预处理与数据处理；S3：构建共有特征提取器，获取时序特征；S4：构建域特征提取器，进行域特有特征对齐；S5：构建域分类器，进行域分类器对齐；S6：计算多领域自适应方法的损失估计，将S3获得的数据送入模型中，对模型进行训练直到模型损失函数不再提升，保存模型。
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公开(公告)号：CN113951900B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202111286589.2
申请日：2021-11-02
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/1455
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信号的运动想象意图识别方法，利用了脑电信号与近红外信号的时空分辨率互补性，以及多任务的相关性，设计非对称的多任务卷积网络以并行方式提取两种信号的空间‑时间特征，并以级联的方式将两种信号进行特征层融合，然后分别送入辅助度量任务与主分类任务，上述技术手段融合了多任务学习的方法，因此能够提取更具代表性的特征，与传统的卷积网络模型及其变体相比，本发明能够增强分类性能，提高模型泛化能力，为运动想象分类识别提供新的途径。
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公开(公告)号：CN114224686A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210006785.8
申请日：2022-01-05
Applicant: 燕山大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明涉及手部康复技术领域，尤其是一种柔性驱动的可穿戴手部康复机器人，包括：手背板2边缘上表面固定手指柔性传动结构3，动力源1固定于手背板2上的手指柔性传动结构3末端并电性连接控制模块4，手指柔性传动结构3向同一方位延展；本发明采用了柔性驱动机构，能够有效的对力传递进行过渡，防止驱动力过大伤害手指，指关节处采用柔性夹持套环，对手指每个关节进行大角度范围的包裹，活动空间增大，能够完成更多手部日常活动，提高康复训练效率，实现了人机共融，能够适应不同使用者的手指尺寸特征，增加了穿戴的舒适度。
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公开(公告)号：CN113951900A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111286589.2
申请日：2021-11-02
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/369 , A61B5/1455
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信号的运动想象意图识别方法，利用了脑电信号与近红外信号的时空分辨率互补性，以及多任务的相关性，设计非对称的多任务卷积网络以并行方式提取两种信号的空间‑时间特征，并以级联的方式将两种信号进行特征层融合，然后分别送入辅助度量任务与主分类任务，上述技术手段融合了多任务学习的方法，因此能够提取更具代表性的特征，与传统的卷积网络模型及其变体相比，本发明能够增强分类性能，提高模型泛化能力，为运动想象分类识别提供新的途径。
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