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公开(公告)号：CN119149938A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411139502.2
申请日：2024-08-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于样本数据增强的稳态视觉诱发电位脑电特征解码方法，通过混叠矩阵捕捉和重现原始SSVEP信号的频率和相位特征，能够更准确地模拟脑电波的动态特性。本发明通过移位操作来增强合成信号与真实SSVEP信号之间的相似度。移位操作通过在时间轴上调整合成信号的位置，保持信号的频率成分不变，同时确保合成信号的时间特征与真实SSVEP信号更为一致。本发明通过对多个类别分别合成数据，确保了合成数据的多样性和分类准确性。本发明适用于多分类的SSVEP‑BCI系统，能够有效提升电脑特征解码过程中的分类性能和适应性，以及电脑特征解码的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118640927A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410728346.7
申请日：2024-06-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于动态特征紧耦合的单目视觉惯性里程计方法，实现步骤是：初始化单目视觉惯性里程计及相关参数；获取图像帧的观测值；对动态观测点进行识别；构造动态特征残差；对动态特征残差与单目VIO系统残差进行紧耦合；获取单目视觉惯性里程计结果。本发明通过充分准确提取动态特征，并对每个动态观测点的动态特征单元的动态特征残差与单目VIO系统残差进行紧耦合，从而充分利用动态信息，从而提高单目VIO系统在动态场景下的定位精度，具有较高的实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN118503384A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410692903.4
申请日：2024-05-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/583 , G06F18/25 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06N5/04
Abstract: 本发明提出了一种基于细粒度对齐的单阶段医疗图像差异问答方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于细粒度对齐的单阶段医疗图像差异问答模型并对其进行迭代训练；获取单阶段医疗图像差异问答结果。本发明构建了细粒度特征对齐模块，加强模型对图像文本粗粒度和细粒度特征感知，充分挖掘文本细粒度信息，并将文本细粒度信息与图像的细粒度信息对齐，实现了对多模态细粒度信息之间关系的建模，并构建了基于Transformer结构的单阶段医疗图像差异问答模型，保证了各个模块结构一致性，降低了多种模态特征在语义表征上的差距，有效提高了图像差异问答的准确度。
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公开(公告)号：CN118238147A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410556759.1
申请日：2024-05-07
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 万波 , 姚炫竹 , 石一飞 , 李大庆 , 李圭印 , 苏柯嘉 , 刘锦辉 , 杨鹏飞 , 霍继旺 , 赵辉 , 罗楠 , 王笛 , 王义峰 , 刘刚 , 王泉 , 艾俊利 , 樊璐
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于遥操作的仿生机械手人机交互系统及方法。主要解决现有技术手势识别方案稳定性差、遥操作时沉浸感及真实感差的问题。其交互系统包括头戴式VR显示器、可穿戴臂环、力反馈手套、本地主机、无人车平台、深度相机、机械臂和远程主机；该头戴式VR显示器、可穿戴臂环、力反馈手套均与本地主机信号连接，该无人车平台、深度相机、机械臂均与远程主机信号连接，该本地主机与远程主机通信连接。其交互方法包括控制机械臂运动、实现力触觉反馈、显示机械臂相关信息并行的三部分。本发明能提高手势识别的稳定性和鲁棒性，提升远程工作效率及沉浸感，实现虚拟环境和真实工作环境从场景到交互的一致性，可用于代替工作人员进入极端危险环境作业。
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公开(公告)号：CN118228052A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410394532.1
申请日：2024-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06F3/05 , G06F17/16 , G06F3/01 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出了一种基于时间局部加权的锁相时移数据增强方法，解决了现有技术中扩充数据无法充分保留原始信号特征，信噪比低，训练数据采集耗时长的问题，实现步骤为：采集SSVEP信号，截取得到原始模板信号；按照锁相时移步长滑动窗口，得到锁相时移数据集；得到每个刺激源的时间滤波器；经滤波得到时域滤波后的锁相时移数据集；生成扩充训练数据集。本发明将SSVEP的响应周期长度定义为锁相时移步长，保留了信号的原始特征，通过局部时间协方差矩阵提高了抑制扩充信号中噪声的性能，减少了训练数据的采集时间，在小训练集的情况下也保证了较高的识别准确率，提高了SSVEP‑BCI系统中训练数据的采集效率，可应用在机器人控制等人机交互场景中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118192808A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410486925.5
申请日：2024-04-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于多源对抗与特征纯化的跨用户肌电手势识别方法，主要解决现有技术中跨用户肌电手势识别方法复杂度高、识别性能低以及稳定性差的问题。其实现方案是：从公开网站获取表面肌电信号数据，对其进行预处理并划分训练集、校准集及测试集；利用训练集构建域不变特征学习模块，分别建立域特异特征学习模块、特征融合模块及分类模块；将域不变特征学习模块与域特异特征学习模块并联后再与特征融合模块、分类模块级联，构成跨用户肌电手势识别迁移模型，并利用校准集对其训练；将测试集输入到训练好的跨用户肌电手势识别迁移模型得到手势识别结果。本发明识别复杂度低、精度高，稳定性好，可用于人机交互、健康监测与康复以及智能辅助设备控制。
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公开(公告)号：CN113704546B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110968279.2
申请日：2021-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/78 , G06F16/783 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 一种基于空间时序特征的视频文本检索方法，利用三种不同类型的神经网络对视频的空间时序语义信息进行了层次化细粒度全面的视频统一表征，构建视频文本公共语义嵌入网络拟合跨模态数据的语义鸿沟并利用对比排序损失函数训练网络。本发明可用于视频自然语言文本相互检索，分层的特征提取方法充分挖掘了视频模态数据更具判别性的复杂时空语义信息，视频文本公共语义嵌入网络有效地学习不同模态异构数据语义特征同分布的公共空间特征表示，公共空间特征表示准确衡量了视频和自然语言文本高阶特征间的语义关联，提高了视频自然语言文本检索的精度。
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公开(公告)号：CN117442217A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311214306.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 万波 , 李圭印 , 苏柯嘉 , 刘锦辉 , 杨鹏飞 , 乔寒冰 , 李昕泰 , 霍继旺 , 赵辉 , 罗楠 , 王笛 , 王义峰 , 刘刚 , 王泉 , 艾俊利 , 樊璐 , 刘凯
IPC: A61B5/389
Abstract: 本发明公开了一种基于表面肌电信号的可穿戴上肢肌肉负荷强度评估方法。主要解决现有技术适用性差和肌肉负荷强度评估不准确的问题。其实现方案是：结合定性评估的RULA量表和定量评估的表面肌电信号，建立上肢姿态到肌电信号再到负荷强度的映射关系；构建高集成度可自定义扩展的低功耗可穿戴信号采集设备，以采集人体上肢信号；基于迁移学习和上肢信号建立适用不同用户的高鲁棒性神经网络模型，以评估用户的肌肉负荷强度；搭建肌肉负荷强度评估可视化平台，以展示上肢信号和肌肉负荷强度评估结果。本发明增提高了可穿戴设备的便携性、集成度和能耗比，提升了对不同人群上肢肌肉负荷强度评估的整体准确度，可用于评估人体上肢肌肉负荷强度等级。
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公开(公告)号：CN116958829A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310866853.2
申请日：2023-07-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于文本引导的遥感图像视觉定位方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建遥感图像视觉定位网络模型：包括文本引导视觉特征生成网络、文本编码器、多模态融合网络和定位网络；初始化参数；对视觉定位网络模型进行训练；对视觉定位网络模型的参数进行更新；获取视觉定位检测结果；本发明所构建的定位网络模型使用全局文本特征在通道级别和空间级别对视觉特征的生成进行了引导，充分利用了文本特征的全局语义信息，减少了语义信息中的歧义，而且在多个阶段利用不同层次的文本特征对不同尺度的视觉特征进行引导，充分利用了文本的浅层特征与深层特征，以及不同尺度视觉特征图的空间信息，对原始特征图中不够显著的目标特征进行了补充，有效的提升了遥感图像视觉定位的精度。
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公开(公告)号：CN116840841A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202311109855.3
申请日：2023-08-31
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种机动平台雷达俯冲段大斜视宽幅高分辨成像方法，通过在机动平台上利用雷达向大前斜视方向发送宽带信号，接收由地面目标返回的雷达回波数据；对雷达回波数据进行距离走动校正，再进行弯曲校正和脉压得到距离向处理后的雷达回波数据，再补偿残余多普勒中心方位非空变分量，之后在信号方位向时域进行两端补零，对补零之后的雷达回波数据通过四阶相位调节因子以及方位频域非线性变标因子进行补偿，得到系数补偿后的雷达回波数据，最后进行方位统一聚焦得到最终的目标聚焦图像。本发明通过在方位向校正斜视角空变带来的影响，在方位聚焦处理时对方位形变项进行了补偿，防止最后成像结果存在图像扭曲，因此可以提高成像聚焦质量。
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