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公开(公告)号：CN110179459B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201910520012.X
申请日：2019-06-17
申请人： 清华大学深圳研究生院 , 东莞见达信息技术有限公司
摘要： 本发明提供了一种睡眠微觉醒的识别方法、睡眠微觉醒的识别系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，涉及生物医学技术领域。其中，睡眠微觉醒的识别方法包括：对原始脑电信号进行前处理，得到多帧信号；对每帧信号以预设的短时窗口为单位进行变换，得到多帧变换域信号；根据所述变换域信号进行睡眠微觉醒的初步判读；对所述初步判读的微觉醒信号进行识别，确定出微觉醒信号。本发明由于在识别的过程中充分考虑了各种原因导致的可能发生的误判，因此实现了对微觉醒始末时间的准确检测，且在检测过程中可以大大降低运行时间。
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公开(公告)号：CN110179459A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910520012.X
申请日：2019-06-17
申请人： 清华大学深圳研究生院 , 东莞见达信息技术有限公司
IPC分类号： A61B5/0476 , A61B5/0488 , A61B5/00
摘要： 本发明提供了一种睡眠微觉醒的识别方法、睡眠微觉醒的识别系统、计算机设备以及计算机可读存储介质，涉及生物医学技术领域。其中，睡眠微觉醒的识别方法包括：对原始脑电信号进行前处理，得到多帧信号；对每帧信号以预设的短时窗口为单位进行变换，得到多帧变换域信号；根据所述变换域信号进行睡眠微觉醒的初步判读；对所述初步判读的微觉醒信号进行识别，确定出微觉醒信号。本发明由于在识别的过程中充分考虑了各种原因导致的可能发生的误判，因此实现了对微觉醒始末时间的准确检测，且在检测过程中可以大大降低运行时间。
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公开(公告)号：CN106203374B
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201610570615.7
申请日：2016-07-18
申请人： 清华大学深圳研究生院
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知的特征识别方法及其系统，该识别方法包括：在目标图像的采样过程中，运用压缩感知压缩计算的同时进行特征识别，包括S1：输入目标图像，根据所述目标图像的目标特征进行采样率和测量矩阵的选择设计；S2：根据选择设计好的所述测量矩阵和所述采样率对所述目标图像进行采样压缩，得到采样信号；S3：根据所述采样信号进行特征识别和图像重构，输出识别的目标特征和重构图像；利用压缩感知原理进行信号采集，并直接利用采集到的数据进行特征识别，一方面降低了信号或图像采集的数据量，另一方面，提高了特征识别的速度，有利于对特定特征识别等采集信号、图片多、且数据量大的情况进行特征识别。
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公开(公告)号：CN104135598B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410326103.7
申请日：2014-07-09
申请人： 清华大学深圳研究生院
摘要： 本发明公开了一种视频图像的稳像方法及装置，该方法包括如下步骤：使用SURF特征点检测算法提取第n‑1帧和第n帧图像的特征点。将第n帧图像的特征点与第n‑1帧图像的特征点进行匹配，形成多对匹配点对，确定第n帧图像与第n‑1帧之间的仿射关系，通过匹配特征点解出仿射矩阵；将前n‑1个仿射矩阵参考第1帧进行参数级联，通过滤波器对级联后的仿射参数进行kalman滤波，得到滤波后的级联仿射矩阵参数；根据所述滤波后的仿射参数对第n帧图像进行补偿得到滤波后的第n帧图像。本发明获得的图像的滤波效果较好，有效消除视频抖动噪声。
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公开(公告)号：CN106203453A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610571691.X
申请日：2016-07-18
申请人： 清华大学深圳研究生院 , 北京理工大学
CPC分类号： G06K9/4642 , G06K9/209
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知的生物与非生物目标识别方法及其系统，该方法包括以下步骤：S1：通过成像光路模块对目标进行成像，将目标图像投影于孔径编码器上；S2：信号控制模块根据预定的特征识别模式生成相对应的确定矩阵模式，通过所述确定矩阵模式控制所述孔径编码器得到至少一个待处理特征信号，完成目标图像的压缩计算及特征识别；S3：所述待处理特征信号经图像处理及分类模块负责完成放大、处理和训练比较分类，得到最终特征信号，本发明将目标识别以及压缩作为主要目的，不用完成对图像的恢复，使得海洋摄影的负担进一步降低，大大的降低了海洋摄影的成本，减轻了硬件的消耗，提高了图像的传输速度。
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公开(公告)号：CN106203374A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610570615.7
申请日：2016-07-18
申请人： 清华大学深圳研究生院
CPC分类号： G06K9/00496 , G06T9/00
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知的特征识别方法及其系统，该识别方法包括：在目标图像的采样过程中，运用压缩感知压缩计算的同时进行特征识别，包括S1：输入目标图像，根据所述目标图像的目标特征进行采样率和测量矩阵的选择设计；S2：根据选择设计好的所述测量矩阵和所述采样率对所述目标图像进行采样压缩，得到采样信号；S3：根据所述采样信号进行特征识别和图像重构，输出识别的目标特征和重构图像；利用压缩感知原理进行信号采集，并直接利用采集到的数据进行特征识别，一方面降低了信号或图像采集的数据量，另一方面，提高了特征识别的速度，有利于对特定特征识别等采集信号、图片多、且数据量大的情况进行特征识别。
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公开(公告)号：CN106203453B
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201610571691.X
申请日：2016-07-18
申请人： 清华大学深圳研究生院 , 北京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知的生物与非生物目标识别方法及其系统，该方法包括以下步骤：S1：通过成像光路模块对目标进行成像，将目标图像投影于孔径编码器上；S2：信号控制模块根据预定的特征识别模式生成相对应的确定矩阵模式，通过所述确定矩阵模式控制所述孔径编码器得到至少一个待处理特征信号，完成目标图像的压缩计算及特征识别；S3：所述待处理特征信号经图像处理及分类模块负责完成放大、处理和训练比较分类，得到最终特征信号，本发明将目标识别以及压缩作为主要目的，不用完成对图像的恢复，使得海洋摄影的负担进一步降低，大大的降低了海洋摄影的成本，减轻了硬件的消耗，提高了图像的传输速度。
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公开(公告)号：CN104135598A
公开(公告)日：2014-11-05
申请号：CN201410326103.7
申请日：2014-07-09
申请人： 清华大学深圳研究生院
摘要： 本发明公开了一种视频图像的稳像方法及装置，该方法包括如下步骤：使用SURF特征点检测算法提取第n-1帧和第n帧图像的特征点。将第n帧图像的特征点与第n-1帧图像的特征点进行匹配，形成多对匹配点对，确定第n帧图像与第n-1帧之间的仿射关系，通过匹配特征点解出仿射矩阵；将前n-1个仿射矩阵参考第1帧进行参数级联，通过滤波器对级联后的仿射参数进行kalman滤波，得到滤波后的级联仿射矩阵参数；根据所述滤波后的仿射参数对第n帧图像进行补偿得到滤波后的第n帧图像。本发明获得的图像的滤波效果较好，有效消除视频抖动噪声。
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