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公开(公告)号：CN118212316A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410321236.9
申请日：2024-03-20
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于电阻抗成像领域，为融合先验知识的深度学习电阻抗动态差分成像方法及系统。其方法包括：获取输入电压差数据；图像重构，将输入电压差经过三个神经元数量不同的全连接层，以获得不同尺度下的成像映射结果；通过卷积层提取三个通道的特征，将所提取的三个通道特征进行拼接，组合推理出成像结果；基于单步线性高斯牛顿法融合成像相关的先验知识，以生成参考成像；加权融合，根据权重矩阵对图像重构的成像结果和参考成像加权求和，得到融合后的成像结果；误差校准，训练加权融合的成像结果与预期成像结果的误差映射关系，输出误差校准后的成像结果。本发明将成像任务拆分为图像重构和误差校准两个子任务，提升了重构图像的精度。
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公开(公告)号：CN117582227B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410069422.8
申请日：2024-01-18
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/1455 , A61B5/00 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及情绪识别领域，为基于概率分布标签和脑区特征的fNIRS情绪识别方法及系统，其方法包括：构建情绪诱发数据集，采集受试者不同脑区的近红外数据，获取受试者的主观情绪评分；将不同脑区的近红外数据转化为多通道△HbO2数据，将主观情绪评分映射为情绪类别标签和情绪概率分布标签；将多通道△HbO2数据分脑区通过时序卷积模型得到不同脑区特征向量，结合自注意力机制融合不同脑区特征向量，构建初始情绪识别模型；设计结合情绪概率分布标签和情绪类别标签的联合损失函数，对初始情绪识别模型进行训练，获得训练后的情绪识别模型，用于输出情绪识别分类结果。本发明能反应实场景中个体所产生的多元性和复杂性的情绪变化。
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公开(公告)号：CN117666778A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311396394.2
申请日：2023-10-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及电触觉人机交互设备领域，具体为一种动触觉混合渲染的电刺激触觉反馈穿戴系统，包括上位机、刺激输出模块、触觉反馈手套和VR外部设备；上位机用于提供虚拟现实场景，并根据VR外部设备实现与数字内容的交互，生成触觉信息；触觉反馈手套包括手套本体，设置在手套本体上的指尖触觉电极阵列、手指动觉电极阵列；刺激输出模块与触觉反馈手套连接，根据触觉信息向触觉反馈手套输出刺激电流，激活部分或全部刺激电极，以刺激手指产生动觉反馈，实现动觉和触觉的混合渲染。使用者可以佩戴触觉反馈手套触摸虚拟现实场景中各种物体以获取对应的触感，提高了虚拟场景下用户体验的沉浸感和真实感。
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公开(公告)号：CN115078471A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210778124.7
申请日：2022-06-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及电阻抗成像领域，为湿度传感平面内湿度分布的分析方法及湿敏电子皮肤，方法包括：获取数据集并进行预处理；构建湿度分布成像模型，包括输入层、预重构模块、编码器模块、解码器模块、轮廓约束分支、输出层；使用数据集训练湿度分布成像模型，形成具有湿度重构图像和湿度重构轮廓图像两项输出的湿度分布重构模型；输入层输入湿度传感平面的边界电压数据；预重构模块生成初始的湿度重构结果，编码器模块在预重构模块的基础上提取湿度相关的多级多尺度特征；解码器模块根据编码器模块提取的多级多尺度特征进行解码；轮廓约束分支用于获得轮廓分明的湿度重构图像。本发明能关注目标区域中的重构，从而提升湿度重构的效果。
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公开(公告)号：CN115061492A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210698703.0
申请日：2022-06-20
Applicant: 华南理工大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种校园外卖配送系统及递进式三维空间路径规划方法，涉及无人机配送技术，针对现有技术中校园外卖配送场景缺乏技术支持的问题提出本方案。将无人机起飞点至用户地址之间的路径分为三段进行递进式规划；第一段通过人工势场算法和电子地图共同完成，第二段通过人工势场算法和GPS功能共同完成，第三段通过蓝牙的RSSI信号三点定位法完成。优点在于，完全针对校区外卖投送场景而设定的路径规划，三段递进式的路径分配可以充分发挥电子地图、GPS及蓝牙的各自优势。基于人工势场算法进大范围工作，基于蓝牙进行精准靠近，同时还能对危险距离进行实时预警。无需平台实时监控，系统设置成本大大降低，尤其适合毛利微薄的外卖行业使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113749630B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202111086954.5
申请日：2021-09-16
Applicant: 华南理工大学 , 深圳市爱都科技有限公司
Abstract: 本发明涉及可穿戴设备领域，为一种基于ECG信号和PPG信号的血压监测系统和方法,包括生理信号采集模块、数据传输模块、数据预处理模块、特征提取模块、异常值检测模块、特征选择模块、血压回归预测模块；通过部署在智能手表的生理信号采集模块，同步采集佩戴者的ECG信号和PPG信号，数据预处理模块对生理信号数据进行预处理，特征提取模块提取ECG信号和PPG信号的特征，数据异常值检测模块根据提取的生理信号特征进行异常值检测并剔除相关样本，特征选择模块选择出与血压相关的生理信号特征，血压回归预测模块对提取的生理信号特征进行血压预测，使血压预测模型更加适配于每个用户。本发明提高了血压监测设备的便携性的同时也能确保血压监测的精度。
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公开(公告)号：CN112054946B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202010876196.6
申请日：2020-08-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: H04L12/28 , H04W4/38 , H04W4/80 , H04W12/06 , H04W76/14 , G05B15/02 , G05B19/418 , G08B13/196 , G08B21/18
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信息融合的智能家居控制方法及其系统。所述系统包括依次连接的移动终端、多模态信息感知子系统、信息融合处理子系统、家电设备子系统。所述移动终端与多模态信息感知子系统中的蓝牙通信模块进行配对并建立连接；所述信息融合处理子系统接收来自多模态信息感知子系统中的蓝牙通信模块、语音通信模块、摄像头模块、温湿度传感器模块、惯性传感器模块的多模态信息后，输出相应的指令控制家电设备子系统，从而实现对家电设备的智能控制。本发明将多模态信息融合技术应用于智能家居系统，提高了智能家居的感知能力和智能化水平，降低了智能家居系统的成本，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN112991473A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110295414.1
申请日：2021-03-19
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于立方体模板的神经网络编码解码方法及系统，包括确定所需要的数据集作为输入点云数据，数据集为单类别或多类别的点云数据，点云数据为矩阵形式；获得矩阵形式的点云数据的逐点局部几何特征；对局部几何特征以及输入点云数据进行统一角度的旋转实现数据增强；将增强后不同长度的点云数据编码成统一大小的隐藏编码向量；将统一大小的隐藏编码向量基于立方体模板解码成与输入点云接近的输出点云。本发明直接基于点云数据的真实采样机制，能够有效地对点云格式数据进行编码，并从隐藏编码中解码出与编码前数据接近的点云，减少信息损失。
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公开(公告)号：CN109871124B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910071652.7
申请日：2019-01-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及视频图像数据处理领域，具体为基于深度学习的情感虚拟现实场景评估方法，包括步骤：获取多种情绪类型的样本图像组成样本库并进行预处理；标准化虚拟现实场景中动态视觉的图像数据及待评估虚拟现实场景采集，在符合时长要求的虚拟现实场景中截取一系列图像，获取待评估的图像数据组成待评估样本库；利用预处理后的情绪刺激样本图像构建和训练深度神经网络模型；使用深度神经网络模型对待评估虚拟现实场景中采集的动态视觉图像进行评估，输出评估的情绪类型。该方法对每帧视频画面各个视角中包含特征的权重进行合理的分配，并综合考虑虚拟现实场景持续的时长，可充分在时间轴上对虚拟现实场景进行情绪触发评估。
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公开(公告)号：CN111329497A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010108640.X
申请日：2020-02-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0476
Abstract: 本发明属于安全驾驶检测技术，为基于前额脑电信号的可穿戴式疲劳驾驶监测系统及方法，可实时监测驾驶员的疲劳状态，判断精确度高，预警及干预及时，佩戴舒适，携带方便。本系统包括依次连接的且均设置在可穿戴头带上的前额脑电信号采集模块、疲劳状态识别模块、结果反馈及干预模块，前额脑电信号采集模块采集驾驶员前额脑电信号，将所采集的脑电信号实时传输给疲劳状态识别模块；疲劳状态识别模块解析收到的脑电信号，进行数据预处理和特征提取后，采用离线训练得到的算法模型进行疲劳状态识别，并将识别结果发送到结果反馈及干预模块；结果反馈及干预模块在接收到识别模块传输来的疲劳状态时，对驾驶员予以提醒及干预。
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