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公开(公告)号：CN117113269A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310965817.1
申请日：2023-08-02
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06F3/01
Abstract: 本发明属于脑电信号技术领域，具体涉及一种基于多尺度卷积和Transformer的运动想象识别方法、系统，以及运动想象脑电信号的解码设备。该识别方法包括如下步骤：S1：对原始脑电信号进行带通滤波和z‑score标准化。S2：通过CSP空域滤波器提取空域特征。S3：构建空间自注意力机制并实现特征通道加权。S4：利用通道卷积和多尺度卷积对加权后的数据进行处理。S5：采用平均池化层将融合特征划分为多个特征切片。S6：构建多头注意力机制提取全局特征。S7：对自注意力模块的输出进行全局平均池化得到精炼特征。S8：对输出进行层归一化后连接到全连接层，通过Softmax函数得到不同类别的预测概率。本发明解决了现有运动想象脑电信号解码的精度较低，实时性不足的问题。
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公开(公告)号：CN116184410A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310144107.2
申请日：2023-02-21
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于麦克风阵列的超声波攻击检测及定位方法，涉及超声波攻击防御领域。一种基于麦克风阵列的超声波攻击检测及定位方法，包括以下步骤：S1：设置超声波扬声器在麦克风阵列中，周期性的广播辅助信号，与可能存在的超声波攻击信号发生下转换，从而监听有无超声波攻击；S2：预处理采集数据，对麦克风接收到的信号进行滤波、去噪、分割以及标准化。本发明提出的一种基于麦克风阵列的超声波攻击检测及定位方法，采用在智能设备中广泛装配的麦克风阵列和一个超声波扬声器，该技术不仅可以及时、高效地检测到超声波攻击事件的发生，还可以在第一时间准确地测量出攻击者的位置，从而及时为用户清除威胁。
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公开(公告)号：CN115601801A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211113140.0
申请日：2022-09-13
Applicant: 安徽大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种面向远距离大景深场景的非接触式鲁棒心率检测方法及其系统，包括以下步骤：S1：在远距离场景下，使用图像采集设备对用户进行面部视频数据采集，获取用户的面部近景图像；S2：利用人脸检测算法获取人脸区域，并在远距离的高动态场景下，获取人脸中的稳定区域SROI作为检测区域，并使用稳定感兴趣区域跟踪算法在每帧图像中确定该检测区域；S3：对所述SROI图像序列进行预处理、分割和降维，由SROI二维图像序列生成多通道原始观测数据；S4：利用FastICA算法从多通道原始观测信号中分离多种生理信号，通过计算短时峭度的方法从多通道生理信号中确定BVP信号，并进行心率计算。
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公开(公告)号：CN111443804B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010224123.9
申请日：2020-03-26
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视频分析的注视点轨迹描述系统，包括数据采集及预处理模块、瞳孔定位模块、注视点标定模块、注视点轨迹描述模块。还公开了一种基于视频分析的注视点轨迹描述方法，通过采集视频眼动图像，并进行预处理操作，通过瞳孔粗定位与瞳孔精定位方法，求出瞳孔中心与角膜反射光斑中心在眼图中的坐标，结合动态头部补偿模型，求出瞳孔中心与角膜反射光斑中心所构成的矢量与注视点之间的三维空间映射关系，通过该映射函数进行注视点轨迹描述。本发明在建立注视点三维空间映射关系的基础上，获取用户的注视点轨迹，提高人们对用户感兴趣区域的预判能力，能有效地支持广告类网页布局的优化，具有使用简单、方法精度高及应用潜力大等优点。
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公开(公告)号：CN114580464A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210126540.9
申请日：2022-02-10
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , A61B5/0205
Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解(VMD)和约束独立分量分析(cICA)的人体心率变异性(HRV)与呼吸率(RR)测量方法，该方法对人体面部视频数据进行像素相干平均运算，将其转化为RGB观测信号，并对RGB观测信号进行预处理操作以实现标准化。接着对G通道信号使用VMD算法进行4通道分解，以分解出的4通道分量中频谱峰值最大的分量为基础求出血流量脉冲(BVP)的参考信号。基于该参考信号，使用cICA算法从RGB观测信号中分离出BVP源信号，并运用VMD算法对BVP源信号进行4通道分解，从分离出的4通道分量中提取出优质脉搏波成分，进一步求得HRV参数和RR。本发明能够回避传统盲源分离/独立分量分析算法中固有的源排序模糊问题，并具备较好的抗噪声干扰性，在该领域具有较好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112347984A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011364249.2
申请日：2020-11-27
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于嗅觉刺激的EEG采集和情感识别方法及其系统，包括：实验范式设计模块，设计一个新型范式使得在已有视觉刺激的同时增加嗅觉刺激能够增强受试者的情感体验；数据采集模块，选取合适的被试者进行EEG信号采集并获得初步的被试者的情感反馈标签；预处理模块，对采集到的EEG信号进行预处理得到更纯净的EEG信号；特征提取模块，对处理好的EEG信号提取PSD、DE、DASM和RASM四种不同的情感特征；分类识别模块，将提取的特征分为测试集和训练集放入支持向量机SVM分类器中进行学习分类。本发明对比了纯视频刺激和气味视频混合刺激下的脑地形图及识别率，从而确认嗅觉刺激可以更为强烈的诱发受试者的情感。
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公开(公告)号：CN107450730B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201710695419.7
申请日：2017-08-15
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积混合模型的慢速眼动识别方法及系统，属于眼电图技术领域，包括采用复值ICA算法对各频点的眼动数据进行盲源分离，得到各独立源信号在相应频点上的频域独立分量；对各频点上的独立分量进行尺度补偿，还原独立分量在观测分量中的真实比例成分；采用约束DOA算法对补偿后的独立分量进行排序调整；对尺度补偿后和排序后的各频点的独立分量进行短时傅里叶逆变换处理，得到时域上多通道独立源完整的时间信号；对多通道独立源完整的时间信号进行小波分解，将得到的分解结果与慢速眼动的评判标准进行对比与分析，与慢速眼动特征均相符的则识别为慢速眼动。本发明在时域中对多通道EOG信号进行小波分析，由于没有其他源信号的干扰能快速的从EOG信号中提取出慢速眼动。
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公开(公告)号：CN110516711A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910677300.6
申请日：2019-07-25
Applicant: 安徽大学
IPC: G06K9/62 , G06K9/00 , A61B5/0476 , A61B5/04 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种MI-BCI系统的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化选择方法，采集单次试验MI-EEG数据；设计相应的ICA空域滤波器；计算单次识别率Acc(k)和总体识别率Acc；确定用于单次试验数据质量评估的量化指标；计算训练样本质量的综合评分Cs；根据Cs的数值对训练集的质量进行评估。再根据所得Acc、量化指标和综合评分Cs，对训练集中的单次试验样本进行优化选择。本发明的训练集质量评估方法和单次训练样本的优化方法，具有较好的稳定性、准确性和运算复杂度低等优点。
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公开(公告)号：CN106491129A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610885750.0
申请日：2016-10-10
Applicant: 安徽大学
IPC: A61B5/0496 , G06K9/00 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于EOG的人体行为识别系统及方法，首先建立一个基于Hjorth参数的EOG信号识别模型，用于实现对原始单元EOG信号的识别；同时，使用N-gram方法统计背景任务下不同行为状态的上下文关系，并建立一个眼动信号-行为状态关系模型；最后，通过置信度参数对两个模型输出的结果进行综合的分析与判断，以获取受试者最可能的行为状态。本发明的一种基于EOG的人体行为识别方法，具有识别正确率更高、扩展性更强、应用前景良好等优点。
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公开(公告)号：CN105640500A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510975646.6
申请日：2015-12-21
Applicant: 安徽大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/0496
CPC classification number: A61B5/0496 , A61B5/72 , A61B5/7203
Abstract: 本发明公开了一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法，采集6导联扫视眼电信号并对其进行带通滤波处理，将滤波后的数据使用ICA方法建立对应不同扫视任务背景下的空域滤波器组后，进行线性投影，获取扫视信号的空域特征参数。本发明还公开了一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法的识别方法，对眼动数据库中每个实验样本建立ICA空域滤波器组，提取特征参数，结合支持向量机进行交叉验证，确定最优ICA滤波器组及SVM模型参数；使用最优ICA空域滤波器组进行滤波后送入SVM分类器中进行识别。本发明的一种基于独立分量分析的扫视信号特征提取方法与识别方法，具有识别正确率更高、扩展性更强、应用前景良好等优点。
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