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公开(公告)号：CN101917394A
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN201010202939.8
申请日：2010-06-13
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种在手机设备上进行数据共享的中间件系统及工作方法，该系统应用于至少一个服务器端和两个以上运行于手机设备的客户端组成的系统中；客户端包括客户端项目管理单元，客户端消息转换单元，客户端缓存单元，客户端通信单元，客户端DOM操作单元，客户端消解策略单元，客户端冲突消解单元；服务器端具有：服务器端消息队列管理单元，服务器端存储单元，服务器端通信单元，服务器端消解策略单元，服务器端DOM操作单元，服务器端冲突消解单元。通过上述各单元的数据传输和处理，使两个终端互相发送消息，并对接收到的消息进行处理，进而继续发送处理过的消息，并且程序可进行回滚，这样也保证了两个终端之间消息的双向同步。
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公开(公告)号：CN119669857A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411741405.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/241 , A61B5/372 , A61B5/369 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本申请适用于运动想象分类技术领域，提供了基于多视图特征的运动想象分类方法、装置、设备及介质，方法包括：通过预设滤波器对原始脑电图信号进行组频谱滤波，得到原始脑电图信号的多视图特征；对所述多视图特征进行时域卷积处理，得到原始脑电图信号的多尺度时间信息，并将所述多尺度时间信息和所述多视图特征相加，得到组合特征；按时间维度将所述组合特征划分为时间窗集合，所述时间窗集合内的各个时间窗彼此不重叠；在各个时间窗中提取目标时间特征，并通过Transformer模块提取各个时间窗沿时间维度的全局依赖关系；根据所述全局依赖关系完成运动想象的分类。
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公开(公告)号：CN101917394B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201010202939.8
申请日：2010-06-13
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种在手机设备上进行数据共享的中间件系统及工作方法，该系统应用于至少一个服务器端和两个以上运行于手机设备的客户端组成的系统中；客户端包括客户端项目管理单元，客户端消息转换单元，客户端缓存单元，客户端通信单元，客户端DOM操作单元，客户端消解策略单元，客户端冲突消解单元；服务器端具有：服务器端消息队列管理单元，服务器端存储单元，服务器端通信单元，服务器端消解策略单元，服务器端DOM操作单元，服务器端冲突消解单元。通过上述各单元的数据传输和处理，使两个终端互相发送消息，并对接收到的消息进行处理，进而继续发送处理过的消息，并且程序可进行回滚，这样也保证了两个终端之间消息的双向同步。
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公开(公告)号：CN119830207A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411843139.2
申请日：2024-12-13
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/0455 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供一种基于多尺度空洞卷积和Transformer模型的手指连续估计方法，属于深度学习方法的技术领域，包括以下步骤：基于Ninapro DB2中的表面肌电信号和关节角度作为原始数据，使用滑动窗口构建表面肌电信号和对应的关节角度的数据集；基于多尺度空洞卷积提取表面肌电信号的局部特征，并基于Transformer架构提取表面肌电信号的全局特征；通过融合模块对提取的局部特征和全局特征进行融合，融合模块后接全连接层和平滑层，实现模型的搭建；对搭建完成的模型进行训练，得到估计模型；将表面肌电信号输入到估计模型，输出各个关节的关节角度。本发明方法无论在单受试者还是跨受试者都取得了较好的准确性、泛化性和稳定性。
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公开(公告)号：CN112800352B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202110163983.0
申请日：2021-02-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种将基于特征的迁移与基于实例的迁移相结合的行为识别方法。在这里首先会对两个域之间进行传感器相似度的计算，生成传感器映射矩阵，之后会对源域中的各个活动类与目标域的样本进行特征的提取，进行基于特征的相似度计算。在基于实例的部分会对两个域中的活动样本进行传感器序列的相似度计算。最后会对相似度高的源域样本进行随机样本的整体相似度计算，根据三种相似度找出最匹配的源域样本并赋予目标样本相应的标签。在提出的方法中可以较好提高两个相似活动的区分度，从而提高了整体的识别准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112800352A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110163983.0
申请日：2021-02-05
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F16/9537 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种将基于特征的迁移与基于实例的迁移相结合的行为识别方法。在这里首先会对两个域之间进行传感器相似度的计算，生成传感器映射矩阵，之后会对源域中的各个活动类与目标域的样本进行特征的提取，进行基于特征的相似度计算。在基于实例的部分会对两个域中的活动样本进行传感器序列的相似度计算。最后会对相似度高的源域样本进行随机样本的整体相似度计算，根据三种相似度找出最匹配的源域样本并赋予目标样本相应的标签。在提出的方法中可以较好提高两个相似活动的区分度，从而提高了整体的识别准确度。
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公开(公告)号：CN119646468A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411716892.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F18/21 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/2415 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 本申请适用于动作识别技术领域，提供了基于脑电信号的动作识别方法、装置、设备及介质，方法包括：对原始脑电图信号进行数据预处理，得到初始时域信号；通过生成对抗网络对初始时域信号进行数据增强，得到目标时域信号；将目标时域信号以脑电电极通道进行分割，得到分割数据，并对分割数据进行短时傅里叶变换，得到与目标时域信号对应的目标时频域信号；分别对所述目标时域信号和所述目标时频域信号进行特征提取处理，得到与所述目标时域信号对应的时域动作特征，和，与所述目标时频域信号对应的时频域动作特征，并将所述时频域动作特征和所述时域动作特征进行特征融合，得到融合特征；根据所述融合特征识别出与所述脑电时域信号对应的动作。
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公开(公告)号：CN119184673A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411568195.X
申请日：2024-11-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉和表面肌电信号的关节角度估计方法及装置，方法包括：捕捉动作视频流；捕捉肌电信号流；根据动作视频流提取初级三通道视觉特征；根据肌电信号流捕捉肌电特征；对初级三通道视觉特征进行超采样，从而获取与肌电特征等长度的二级三通道视觉特征；将所述二级三通道视觉特征和肌电特征输入训练后的LSTM模型中进行预测，所述训练后的LSTM模型用于将内部参数映射到肩、肘、腕三个关节角度；获取所述训练后的LSTM模型的输出作为肩、肘、腕三个关节角度的预测值。本发明研究了多模态感知数据对连续手臂关节角度估计的影响，能够提高基于表面肌肉电信号对关节角度连续估计的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN100561117C
公开(公告)日：2009-11-18
申请号：CN200710157917.2
申请日：2007-10-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明频分复用式并行激光测长仪涉及激光长度测量方法、三维测量方法和激光三维成像方法的技术领域，该测长仪采用多路频分复用调制、同步鉴相并行测长的新技术，其利用DDS技术实现多路激光频分复用正弦调制，利用FFT算法同时对多路合成信号鉴相，然后同时得到各点距离。本发明的有益效果是：该测长仪充分利用了频分复用多路调制，并采用单路光电接收器同时接收多路漫反射激光调制信号，利用DSP高速数字傅立叶变换技术实现多路信号的同步数字检相功能，从而实现多路激光并行鉴相测长，极大地提高了测长的速度和效率。
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公开(公告)号：CN101158572A
公开(公告)日：2008-04-09
申请号：CN200710157917.2
申请日：2007-10-31
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明频分复用式并行激光测长仪涉及激光长度测量方法、三维测量方法和激光三维成像方法的技术领域，该测长仪采用多路频分复用调制、同步鉴相并行测长的新技术，其利用DDS技术实现多路激光频分复用正弦调制，利用FFT算法同时对多路合成信号鉴相，然后同时得到各点距离。本发明的有益效果是：该测长仪充分利用了频分复用多路调制，并采用单路光电接收器同时接收多路漫反射激光调制信号，利用DSP高速数字傅立叶变换技术实现多路信号的同步数字检相功能，从而实现多路激光并行鉴相测长，极大地提高了测长的速度和效率。
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