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公开(公告)号：CN114529522B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210101302.2
申请日：2022-01-27
Applicant: 东南大学 , 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06T7/70 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种道路表观病害智能识别方法和系统，基于目标检测模型对输入的道路表观图像进行病害检测，返回道路病害的病害区域位置坐标信息，病害类型以及病害的置信度；利用固定大小的小框格精确定位病害区域，便于对特定病害进行长度或面积的计算；对精确定位的结果进行后处理，包括移除孤立框和移除相同项，得到最终的识别结果。本发明能够自动化病害识别，降低了检测误报率，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN113242129A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110508571.6
申请日：2021-05-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于格加密的端到端数据机密性和完整性保护方法，采用自主设计基于格的密钥协商算法，实现终端与终端之间密钥协商，生成安全的会话密钥；通过自主设计基于R‑LWE难题的加解密算法，实现终端与终端之间的数据加解密，完成数据机密性保护，并且可防止量子计算攻击；通过自主设计基于R‑LWE难题的PDP完整性验证算法，实现终端与终端之间数据签名生成、标签证据聚合、以及数据完整性验证，同时支持批量验证，降低标签生成开销，完成数据完整性保护，并且可防止量子计算攻击；本发明可以实现端到端数据机密性和完整性保护，同时防止量子计算攻击，同时通过设计一种基于格的密钥协商方法，使得本方法更加高效、安全、实用。
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公开(公告)号：CN107957780B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201711283526.5
申请日：2017-12-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稳态视觉诱发电位生理特性的脑机接口系统，属于认知神经科学、信息处理、自动化控制相交叉的技术领域。该脑机接口系统包括：延时反应模块、CCA模块、典型相关系数选择模块、输出模块，将SSVEP的延迟反应模型化，选取能够反映频谱能量变化的特征频率点作为SSVEP刺激的频率参考信号，线性组合频率参考信号的各成分得到频谱能量分布模型，在频率参考信号各成分占比的约束下优化CCA的分析结果，能够提高SSVEP信号质量并有效提取特征，改善CCA的分析能力，最终提高BCI系统的分类正确率。
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公开(公告)号：CN110393527A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910738544.0
申请日：2019-08-12
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/0484 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了基于beamforming和CCA的稳态视觉诱发电位检出方法，属于认知神经科学、自动化控制相交叉的技术领域。针对进一步提高基于稳态视觉诱发电位的脑机接口的分类精度的需求，本发明在初期利用典型相关分析作为系统的分类方法进行脑机接口输出，并将这一阶段的稳态视觉诱发电位数据作为波束形成的训练数据；当波束形成构建稳定的激活模板后，由波束形成和典型相关分析共同作为系统的分类方法进行脑机接口输出。本发明利用波束形成和典型相关分析的混合方式，充分发挥典型相关分析无需训练以及波束形成分类精度高的优点，可以实现无训练高检出率的脑机接口系统。
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公开(公告)号：CN108464813A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810088933.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455
Abstract: 本发明公开了采用高-低双密度光极配置的功能性近红外脑功能成像系统，属于生物成像与信息处理相交叉的技术领域。该系统包括：至少一个配置于大脑表面的发射极、配置于大脑表面且与发射极构成低密度fNIRS通道的接收极、配置于大脑表面且与低密度fNIRS通道中的发射极构成高密度fNIRS通道的接收极、信号处理器，通过对采集的fNIRS信号进行独立成分分析以及相关性分析剔除fNIRS信号中表征表浅组织fNIRS信号的独立成分，有效地分离和去除了现有fNIRS系统中包含的表浅组织fNIRS信号，能够获得真实反映大脑皮层神经活动的fNIRS信号，提高了fNIRS系统的信号质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108459714A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810179373.8
申请日：2018-03-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了基于MI和SSVEP双范式的少通道异步控制脑机接口系统，属于认知神经科学、信息处理、自动化控制相交叉的技术领域。系统针对少通道的脑电信号的BCI系统，采用运动想象范式作为BCI系统的开关模块，采用稳态视觉诱发电位范式作为BCI多选模块，将两个模块前后串联构成异步控制BCI系统，利用多变量经验模式分解算法将少通道EEG信号分解成多个固有模态函数，基于MI的频谱分布特性，优选IMF作为特征实现MI分类，提出改进的典型相关分析方法计算IMF和各个SSVEP频率模板之间的典型相关系数，优选出最优典型相关系数实现SSVEP的分类，能够提高少通道BCI系统的控制效果和分类正确率。
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公开(公告)号：CN107957780A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711283526.5
申请日：2017-12-07
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F3/015 , G06K9/00523 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种基于稳态视觉诱发电位生理特性的脑机接口系统，属于认知神经科学、信息处理、自动化控制相交叉的技术领域。该脑机接口系统包括：延时反应模块、CCA模块、典型相关系数选择模块、输出模块，将SSVEP的延迟反应模型化，选取能够反映频谱能量变化的特征频率点作为SSVEP刺激的频率参考信号，线性组合频率参考信号的各成分得到频谱能量分布模型，在频率参考信号各成分占比的约束下优化CCA的分析结果，能够提高SSVEP信号质量并有效提取特征，改善CCA的分析能力，最终提高BCI系统的分类正确率。
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公开(公告)号：CN108459714B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810179373.8
申请日：2018-03-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了基于MI和SSVEP双范式的少通道异步控制脑机接口系统，属于认知神经科学、信息处理、自动化控制相交叉的技术领域。系统针对少通道的脑电信号的BCI系统，采用运动想象范式作为BCI系统的开关模块，采用稳态视觉诱发电位范式作为BCI多选模块，将两个模块前后串联构成异步控制BCI系统，利用多变量经验模式分解算法将少通道EEG信号分解成多个固有模态函数，基于MI的频谱分布特性，优选IMF作为特征实现MI分类，提出改进的典型相关分析方法计算IMF和各个SSVEP频率模板之间的典型相关系数，优选出最优典型相关系数实现SSVEP的分类，能够提高少通道BCI系统的控制效果和分类正确率。
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公开(公告)号：CN106371451A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610972772.0
申请日：2016-11-07
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06F3/015 , G05D1/0808 , G05D1/101
Abstract: 本发明公开了一种基于稳态视觉诱发电位Steady State Visual Evoked Potential，SSVEP）的无人机操控方法，属于认知神经科学、信息技术和自动控制相交叉的技术领域。该方法将无人机的操控指令抽象为一组稳态视觉诱发电位诱发画面同时显示在视觉刺激单元上，通过对操控者注视该视觉刺激单元所产生的脑电信号进行处理从而识别出操控者所注视的稳态视觉诱发电位诱发画面，并将该稳态视觉诱发电位诱发画面所对应的操控指令发送给无人机执行。本发明还公开了一种基于稳态视觉诱发电位的无人机操控装置。相比现有技术，本发明可有效提高无人机的操控特性，降低操控难度。
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公开(公告)号：CN115439800A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210895171.X
申请日：2022-07-26
Applicant: 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司 , 东南大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V40/16 , H04N7/18
Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的人员施工安全行为识别方法以及系统，识别方法具体包括以下步骤：步骤S1：在施工工地安装若干摄像头，视频流解析模块从若干摄像头处获取帧信息，帧信息包括若干摄像头的编号、系统时间以及帧图像数据，同时将帧信息存储在缓冲队列中；步骤S2：人员施工安全行为分析模块从缓冲队列中获取帧信息，根据若干摄像头请求的具体功能调用匹配功能模块进行计算，得到相应请求功能结果；本发明所提方法相比传统施工安全监测方法，可有效利用现有施工现场监管设备，进一步提高监管效率，覆盖面广，监管及时，可提高监管效率，及时发现非安全行为，减少监管人员工作量。
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