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公开(公告)号：CN119625073A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411705753.2
申请日：2024-11-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视触觉的六轴分布力触觉感知方法、系统及终端，所述方法包括：获取虚拟双目视触觉，从而采集目标对象的曲面结果，并在接触目标对象后计算接触区域的旋转轴、六轴分布力，并以此对弹簧‑阻尼网络模型的多个参数进行迭代更新，以进一步采集目标对象在被触碰时的几何空间特征。本发明基于双镜反射的双目视触觉平台，构建虚拟双目视触觉，重构接触表面的三维几何形变，采用弹簧‑阻尼网络模型，对指尖六轴力进行估计，以提高模型方法在力分布重构中的范围、精度和计算效率。
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公开(公告)号：CN118592983B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411088742.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 交浦科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明涉及健康监测技术领域，公开了一种基于肌电信号和血氧浓度的肌肉疲劳监测方法及系统，所述方法包括：获取被监测者的肌电信号和血红蛋白浓度；根据所述肌电信号计算肌电疲劳因子，根据所述血红蛋白浓度计算血氧疲劳因子；根据所述肌电疲劳因子和所述血氧疲劳因子输出被监测者的肌肉疲劳情况。本发明通过引入血氧变化与肌电相结合，结合肌电信号和血红蛋白浓度对于疲劳的反应，利用肌电信号捕捉肌肉活动的电生理变化，能够精准反映肌肉的收缩、松弛及疲劳状态，氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度变化，提供详细的细胞代谢信息，包括肌肉在不同训练强度下的氧供需状况，提供了准确度高的实时肌肉疲劳监测的方法。
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公开(公告)号：CN117953543B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410346348.X
申请日：2024-03-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开基于多元文本的人物交互检测方法、终端及可读存储介质，所述方法包括：获取原始待检测图像，根据所述原始待检测图像获取所述原始待检测图像中的人目标和物目标的多角度交互特征；获取先验文本的先验文本特征，将所述多角度交互特征和所述先验文本特征进行双向特征融合，得到融合图像特征和融合文本特征；根据所述多角度交互特征、所述融合图像特征和所述融合文本特征，输出人目标和物目标的交互动作预测结果。可以看出，本发明通过多元化文本的交叉对照，从而避免了单个文本作为先验信息时，会引入有歧义性的先验文本特征，进而影响模型预测的准确性和鲁棒性的问题，从而提高了模型整体预测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117752516A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311837749.7
申请日：2023-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 交浦科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开一种非正交设计的肩关节五自由度等速肌力评估与康复平台，涉及等速肌力评估及关节康复器械技术领域，装置包括二自由度肩锁、胸锁关节和三自由度盂肱球窝关节；由四个主动自由度和一个被动自由度组成五自由度，包括二自由度肩锁、胸锁关节和三自由度盂肱球窝关节，二自由度肩锁、胸锁关节与所述三自由度盂肱球窝关节通过紧固件连接。本发明解决传统的单关节单自由度等速仪康复和评估范式单一的问题，不需要更换机械适配器即可实现肩关节内收外展、旋内旋外和伸展屈曲多自由度多种范式的肌力评估和康复训练，充分考虑了肩关节的实际自由度以及采用非正交基结构的设计，提高对关节肌力评估的准确性和康复的效率。
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公开(公告)号：CN117584158A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311602372.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 交浦科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于类指纹结构与压电传感的触觉感知方法和装置，利用压电触觉手指对不同滑移接触进行位置和方向角度识别，包括步骤：对参数组进行设定；获取由各通道划分的各个区域；在开始滑移实验之后，采集各通道原始数据，得到各个通道的滑移数据；计算每个通道首次产生信号的时间点，并按照时间点的前后顺序，显示各通道区域发生接触的前后关系，由此得到滑移接触的位置以及滑移方向的方向角度；所述压电触觉手指包括采用类指纹曲线结构的传感器阵列，所述传感器阵列由压电薄膜按照多层圆周分段曲线布局以及立式凸起布局。本发明利用类指纹曲线结构实现全向敏感度的触觉感知，实现全方向角度的识别以及感知不同的位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117312992A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311618738.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06T7/80 , G06V40/16 , G06V10/80 , G10L25/03 , G10L25/30 , G10L25/63
Abstract: 本发明公开了一种多视角人脸特征与音频特征融合的情绪识别方法及系统，所述方法包括：获取用于捕获目标对象在不同视角的人脸图像的所有相机之间的位置关系，根据所述位置关系对所有所述相机进行校准；接收所有所述相机发送的所述目标对象在不同视角的人脸图像，并对所有所述人脸图像进行特征提取和融合，得到最终视觉特征；接收所述目标对象发出的音频信号，并根据所述音频信号得到音频特征，将所述最终视觉特征和所述音频特征进行融合得到最终融合特征，根据所述最终融合特征识别得到所述目标对象的情绪识别结果。本发明通过对相机进行标定，提供更加真实和全面的人脸图像，更全面地理解和分析用户的面部表情，提高情绪识别的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118606800A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411087787.X
申请日：2024-08-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 交浦科技(深圳)有限公司
IPC: G06F18/241 , B25J9/16 , B25J13/08 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了一种基于生物可解释性的触觉纹理识别方法、系统及终端，所述方法包括：根据生物传感器的分布信息构建触觉传感器，并采集触觉数据；将触觉数据进行预处理，得到期望稀疏脉冲信号和目标稀疏脉冲信号，并输入所述脉冲神经网络模型进行迭代反向训练，优化脉冲神经网络模型；将任务触觉数据转换为任务稀疏脉冲信号后输入到脉冲神经网络模型正向传播，输出识别结果。本发明通过自适应图拓扑卷积核对多通道触觉数据进行特征提取，得到带有不同标签的脉冲信号，并根据两者的差别以及预设监督学习规则训练脉冲神经网络模型，对脉冲神经网络模型的权重参数进行迭代收敛，最终以便捷、高效的方式得到用于触觉纹理识别任务的网络模型。
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公开(公告)号：CN118379485A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410807749.0
申请日：2024-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06V20/64 , G06V10/766
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态协同的3D多目标跟踪方法，方法包括：将当前获取的3D点云序列输入3D目标检测器、图像序列输入2D目标检测器，分别获得3D检测框和2D检测框并输入多模态位置优化器，利用基于图像语义信息的2D检测框调整对应物体的3D检测框，获得增强3D坐标框投影到对应的相机平面获得相应区域，并利用外观特征提取器获得物体对应的当前外观特征；利用轨迹管理模块存储外观特征和运动特征并进行更新，具体为：将当前外观特征、增强3D坐标框与历史轨迹外观特征和运动特征进行相似度匹配；根据匹配结果进行外观特征和运动特征的更新；更新完成后的轨迹管理模块输出跟踪结果。本发明方法提高了3D多目标跟踪效果。
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公开(公告)号：CN118285790A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410287593.8
申请日：2024-03-13
Applicant: 郑州大学第五附属医院 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: A61B5/1455 , A61B5/055 , A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/372 , A61B5/397 , A61B5/00 , G16H50/20 , G16H20/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法及相关设备，所述方法包括：获取患者的生物电信号和脑电成像数据，对生物电信号和脑电成像数据进行预处理得到目标生物电信号和目标脑电成像数据；之后进行特征提取得到第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量和第四特征向量，进行特征融合得到目标特征向量，并将目标特征向量输入至已训练好的康复评估预测模型，输出目标运动功能康复评估预测结果。本发明基于多模态数据融合特征及患者运动功能评分来训练时序预测模型，使训练好的模型能基于异步采集的脑电信号、肌电信号、功能性磁共振成像和近红外光谱脑功能成像来评估预测患者的运动功能康复，以提高人体运动功能预测的准确率。
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公开(公告)号：CN117828281B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410247777.1
申请日：2024-03-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态超图的行为意图识别方法、系统及终端，所述方法包括：获取目标对象在目标时间段内的多个不同的片段模态特征，对每个片段模态特征进行时域信息增强处理和跨模态增强处理，得到每个片段模态特征对应的单模态增强特征和跨模态增强特征，再得到跨模态超图中每个节点对应的擦除前时域特征、擦除前空域特征、擦除后时域特征和擦除后空域特征，进行融合得到最终融合特征，最后根据最终融合特征得到目标对象的行为预测结果。本发明结合使用了物理信号和生理信号，充分利用了不同模态之间信息的互补性，在时间维度和空间维度实现跨模态的交互和增强，能够有效消除模态间的不确定性，实现对患者的认知与行为检测。
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