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公开(公告)号：CN119503048A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411650379.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 昆明理工大学
IPC: B62D57/032 , G01N33/00 , G01S17/86 , G01S17/931 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开一种六足智能探测机器人及其控制方法，属于机器人应用技术领域。包括主体结构和腿足机构。腿足结构根据昆虫足仿生设计，每个腿足结构安装了三个总线舵机，同时采用缓冲设计，能适应各种复杂地形。主体结构两侧呈米字形对称分布六个安置槽，每个安置槽连接一个腿足结构的基节。主体结构装载多种传感设备，能够对复杂环境下的各项环境参数和空间特征进行检测。数据经主控板jetson nano b01处理，机器人会做出相应的路径规划和运动模式调整。数据还将传送至云端，用户可以在云端调用出处理后的数据，在远程进行相应的任务决策。本发明用于在地形崎岖，路况复杂等环境下进行无人化探索工作，可以解决复杂及危险环境下，探测工作难以开展的问题。
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公开(公告)号：CN118537654A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410754523.9
申请日：2024-06-12
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开一种基于多视角特征表达及优选的跨任务EEG解码方法，属于脑信息解码技术领域。本发明具体包括：使用原始EEG数据作为基础输入，通过时空视角特征提取网络学习时间和空间信息；利用基于大脑电极通道的功能连通性图作为第二输入，通过空间视角特征提取网络学习电极通道间的空间信息；以及使用二维时频图像作为第三输入，通过时频域视角特征提取网络学习频谱和时间信息。最终，通过一个任务导向的特征适配网络，优选并整合这三种视角的有效特征，以提高分类的准确性。本发明结合了空间视角、时空视角和时频域视角三种特征提取网络，以构建一个综合框架，实现对不同任务EEG信号的多视角特征捕捉。
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公开(公告)号：CN116226897A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211008333.X
申请日：2022-08-22
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F21/62 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N5/01 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及一种结合训练损失和隐私损失的改进Prim区块链网络传输优化方法，属于区块链、隐私计算技术领域。首先，将待训练的数据集先加入拉普拉斯噪声后进行本地训练，根据训练结果，获取训练损失Lf；根据加入数据集中的噪声机制计算隐私损失Lp。其次，根据Li＝λLf+ηLp计算综合损失值。最后，根据节点的综合损失评价值，利用Prim算法构造最小生成树，并选择损失最小的分支上的节点作为共识节点。本发明能够优化区块链网络中节点之间的通信，提升区块链网络传输可扩展性，平衡数据训练损失和隐私损失之间的矛盾。
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公开(公告)号：CN115828059A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211373878.0
申请日：2022-11-04
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F18/10 , A61B5/374 , G06F18/2131 , G06F18/24 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于空‑频图像特征提取与分类的运动想象脑电解码方法，属于运动想象脑电解码技术领域。本发明首先使用巴特沃斯滤波器将原始脑电信号滤波至8‑30HZ的目标频段，再使用快速傅里叶变换将信号由时域转换到频域，然后将多通道的脑电信号进行拼接，生成信号的空‑频能量图，将空‑频图像作为卷积神经网络的输入，最终得到信号的分类结果。本发明所提出的快速傅里叶变换和卷积神经网络构建的框架，为有效解码脑电信息提供了新的方法。
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公开(公告)号：CN114533086A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210159354.5
申请日：2022-02-21
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空域特征时频变换的运动想象脑电解码方法，属于神经信息解码技术领域。本发明使用巴特沃斯带通滤波器获得脑电信号的目标频段，然后使用CSP算法对目标频段进行空域滤波，并将数据做标准化处理，再通过连续小波变换得到信号的时频能量图，时频图作为卷积神经网络的输入，最终得到该段信号的分类结果。本发明可以作为一种结合时间，频率，空间信息的运动想象脑电解码策略，所提出的空域滤波特征提取方法以及卷积神经网络模型搭建为在线脑机接口系统的实现提供了新的思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113128459A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110488275.4
申请日：2021-05-06
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于多层次脑电信号表达下的特征融合方法，属于脑信息解码领域。本发明采用Bi‑LSTM和CNN构建并行框架，对多层次表达形式的运动想象脑电序列进行特征捕获。Bi‑LSTM用于提取时域特征和长时间隔下的动态相关性，CNN被用来学习经短时傅里叶转换后的脑电二维时频能量数据特征。特征获取后，再利用两层堆叠式稀疏自编码器将不同层次特征重构融合，该步骤也是为了从不同被试个体脑电知识中获取到共性有用信息，从而指导实现跨被试用户运动想象任务分类识别模型。本发明可以作为一种在不同脑机接口被试用户上推广的泛化识别系统，该迁移学习模式的实现为免校准脑机在线接口系统的实际实现提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN118618529A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410953643.1
申请日：2024-07-16
Applicant: 昆明理工大学
IPC: B62K25/04
Abstract: 本发明公开了一种ISD悬架及安装其的摩托车，属于车辆减震领域。摩托车包括车体部分、ISD悬架、车辆后减震部分；前后减震器的共同作用有效的减少了摩托车在经过颠簸路面时的震动；ISD悬架部分是通过阻尼器与滚珠丝杆惯容器串联，同时在该部分外面加装弹簧，来实现对摩托车前轮的减震。后减震部分是通过阻尼器加弹簧的结构来完成对摩托车的后减震。本发明通过设计ISD悬架部分、后减震部分实现了ISD悬架减震器在摩托车上的应用，该悬架具有减少摩托车在不同频率的激励下所带来的冲击，结构简单、容易安装，通过对ISD悬架不同尺寸的调整，可以用于不同的车型，安装简单，原理可靠，成本低廉，提升了摩托车的减振性能。
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公开(公告)号：CN118606676A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410755398.3
申请日：2024-06-12
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F18/213 , A61B5/369 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出了一种基于时段信息相关性分析的任务态EEG通道注意力图特征获取方法，属于脑电领域。针对多通道EEG数据建立以电极通道信息为节点，通道间信息关联性计算为边的空间视角图结构，根据EEG特性绘制脑空间网络图表达形式。具体来说，通过滑窗的方式构建不同时段脑网络空间拓扑图，在不同脑网络空间拓扑图表达基础上构建枢纽通道注意力图知识学习机制，从脑网络拓扑结构中挖掘与任务相关的图特征子空间，实现基于空间视角特征的任务态EEG解码。本发明旨在提高任务态EEG解码的效率，同时为多视角特征解码提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN110174552B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201910470079.7
申请日：2019-05-31
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01R23/02
Abstract: 本发明公开了一种数字式双通道频率响应分析仪及测试方法，属于测试仪器技术领域。本发明包括数字信号处理器、RS232接口、串口触摸屏、扫频信号源、幅值控制、输入放大/衰减、A/D同步转换器、电源。所述串口触摸屏通过RS232接口与数字信号处理器连接，所述扫频信号源与数字信号处理器、幅值控制、A/D同步转换器连接，所述幅值控制与数字信号处理器、A/D同步转换器连接，所述输入放大/衰减与A/D同步转换器和数字信号处理器连接，所述A/D同步转换器与数字信号处理器连接，所述电源与需要直流电压的各个模块连接。本发明测试仪结构简单，制作成本低，操作方便，特别适合在教学实验中使用。
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公开(公告)号：CN114533086B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210159354.5
申请日：2022-02-21
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空域特征时频变换的运动想象脑电解码方法，属于神经信息解码技术领域。本发明使用巴特沃斯带通滤波器获得脑电信号的目标频段，然后使用CSP算法对目标频段进行空域滤波，并将数据做标准化处理，再通过连续小波变换得到信号的时频能量图，时频图作为卷积神经网络的输入，最终得到该段信号的分类结果。本发明可以作为一种结合时间，频率，空间信息的运动想象脑电解码策略，所提出的空域滤波特征提取方法以及卷积神经网络模型搭建为在线脑机接口系统的实现提供了新的思路。
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