公开(公告)号：CN109662710A

公开(公告)日：2019-04-23

申请号：CN201811489106.7

申请日：2018-12-06

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 方银锋 ,  张旭光

IPC: A61B5/0488

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的肌电信号特征提取方法。该方法以未经任何处理的原始肌电信号为输入样本，采用预训练与精训练相结合的训练策略，获得一个基于卷积神经网络的特征提取模型。该方法以网络模型中全连接层的输出为全新的肌电特征，该特征可以单独使用，也可以和传统肌电特征结合使用，用于肌电模式分类。利用本发明的方法获得的肌电特征，可作为传统肌电特征的必要补充，以提高肌电模式分类的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN109241950A

公开(公告)日：2019-01-18

申请号：CN201811226138.8

申请日：2018-10-19

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张旭光 ,  何臻 ,  舒筱浒

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34

Abstract: 本发明公开了一种基于焓值分布熵的人群恐慌状态识别方法，获取视频图像，计算图像的光流场，基于光流场对图像进行分割得到有效行人区域，计算有效行人区域焓值。对得到的有效行人区域焓值进行量化分级得到焓值的分布，并由此求取焓值分布熵。将计算得到的焓值分布熵作为特征输入，运用机器学习的逻辑回归分类方法；根据焓值分布熵的变化识别人群恐慌行为的发生。本发明具有设计合理，方便使用，操作简单，计算精确快速的特点。