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公开(公告)号：CN109224242B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201811030702.9
申请日：2018-09-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于认知心理学和电生理技术，为基于VR交互的心理放松系统及方法，其系统包括：放松实验模块，以VR视频为视觉刺激源；脑电信号采集模块，采集受试者的脑电信号；脑电信号预处理模块，对脑电信号进行去噪、滤波；脑电信号特征提取模块，将脑电信号进行傅里叶变换得到对应频段的节律波及其频段能量，并提取唤醒度、放松度相关频段能量特征值；综合评估模块，根据频段能量特征值计算出在唤醒度维度上的情感强度感知，评估受试者当前的放松程度，并发送给虚拟现实交互模块；虚拟现实交互模块，依放松程度调整VR视频等级，与受试者形成交互。本发明通过生物反馈技术对大脑进行情绪调节能力的训练，提高了受试者情绪调控能力和放松度。
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公开(公告)号：CN114581823A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210174140.5
申请日：2022-02-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于认知心理学、虚拟现实技术和情感连续识别的交叉融合领域，为基于时序特征的虚拟现实视频情感识别方法和系统，包括：建立带有连续情感标签的虚拟现实场景音视频数据集；对待识别的虚拟现实场景视频进行跨范式数据预处理；对预处理后的数据进行特征提取，用深度学习网络提取来自音频、视觉、时序和生理信号的深度特征；训练单模态虚拟现实场景视频情感回归模型，并融合生成、训练多模态情感回归神经网络模型；将待识别虚拟现实场景视频输入多模态情感回归神经网络模型，输出连续情感回归结果。本发明能够基于时序、视觉、音频、生理信号多模态特征，为虚拟现实场景视频的情感评估提供新途径，高效准确地进行情感连续识别。
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公开(公告)号：CN109407504B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201811457233.9
申请日：2018-11-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于人身安全保障领域，涉及一种基于智能手表的人身安全检测系统及方法。一种基于智能手表的人身安全检测系统包括处理器模块以及分别与处理器模块连接的显示模块、通信模块、摄像头、GPS定位模块、时间模块、传感器模块、音频模块和存储模块。处理器模块设有信号识别模型、决策模型和警报模块，信号识别模型对传感器模块采集的数据和音频模块采集的环境声音进行处理，决策模型综合信号识别模型的输出结果，判断智能手表佩戴者的状态，把状态结果传递给警报模块。本发明可以检测智能手表佩戴者是否受虐、受欺凌或者其他对智能手表佩戴者产生负面影响的处境并通知监护人，监护人及时处理，有效地保护智能手表佩戴者。
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公开(公告)号：CN112766035A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011388004.3
申请日：2020-12-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向公交车的乘客对司机的暴力行为识别系统和方法，其系统包括处理器模块、视频采集模块以及语音采集模块；处理器模块包括视频语音数据采集模型、视频流识别模型、语音流识别模型和决策融合模型；处理器模块分别与视频采集模块和语音采集模块连接。本发明面向公交车的乘客对司机的暴力行为识别系统，利用视频和语音对场景进行多模态识别，增加了对场景识别的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112099625A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010860725.3
申请日：2020-08-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及基于微电流刺激的虚拟力反馈评估和调整系统与方法，其系统包括虚拟场景交互模式评估模块、虚拟场景力反馈调整模块，虚拟场景交互模式评估模块通过虚拟场景交互事件触发肌体运动的交互类型及其所形成的肌体运动参数，评估计算得出虚拟场景力反馈参数与参与部位信息，传入虚拟场景力反馈调整模块；虚拟场景力反馈调整模块接收虚拟场景力反馈参数与参与部位信息，经过调整后输出电刺激参数与电刺激部位信息，以完成后续的肌肉电刺激形成的虚拟现实力反馈交互。本发明通过对虚拟现实交互形式的具体评估、基于人体肌肉关节受力阈值和电生理安全性的调整，产生更贴近真实的虚拟场景力反馈效果，增加沉浸感，减少疲劳和不适感。
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公开(公告)号：CN111938642A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010867971.1
申请日：2020-08-26
Abstract: 本发明为基于电阻抗成像技术的足底压力面参数测量系统及方法，包括压力面参数感应鞋垫、传感器阵列控制模块、电极阵列、结果计算和显示终端；电极阵列铺设在压力面参数感应鞋垫上；传感器阵列控制模块包括单片机、激励电极选通模块、电压测量电极选通模块，电极阵列采集足底电压数据并传输给单片机，单片机对所采集的足底电压数据进行处理后，向结果计算和显示终端输出处理后的电压数据组，通过电阻抗成像算法和关联特性标定方法得出整片导电橡胶上的压力分布。本发明采集数据速率快、精度高，检测结果直观、全面，且对人体无损害，为临床诊断、矫形处方、康复治疗等提供可靠数据和客观评价。
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公开(公告)号：CN109308725B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810998168.4
申请日：2018-08-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于人工智能与互联网技术领域，为移动端表情趣图生成的系统，包括移动端和服务器端；移动端包括数据采集获取单元、控制单元、显示单元和数据请求单元，保存单元、分享单元分别与显示单元连接，数据采集获取单元、显示单元、数据请求单元分别与控制单元连接；服务器端采用基于生成对抗网络的方法构造深度卷积神经网络模型；控制单元通过数据请求单元对深度神经网络模型进行先验的条件控制，使其将数据请求单元输入的原图进行相应控制单元所需要图片的生成，生成完成之后通过数据请求单元返回显示单元。本发明能学习出面部表情特征以生成不同情绪、不同发色、不同年龄的人脸表情，转换性能好、速率快，满足人们猎奇和趣味恶搞的心理需求。
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公开(公告)号：CN109953748B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910174236.X
申请日：2019-03-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/02 , A61B5/0402 , A61B5/021 , A61B5/11
Abstract: 本发明为儿童安全手表的传感器分级智能调度系统及方法，系统包括MCU决策层、服务器决策层、基础传感层、初步决策传感层、深入决策传感层和外界通信传感层；MCU决策层分别与基础传感层、初步决策传感层连接，服务器决策层分别与初步决策传感层、深入决策传感层连接，深入决策传感层与外界通信传感层连接；MCU决策层负责简单的决策和数据处理，服务器决策层负责复杂的决策和数据处理；基础传感层、初步决策传感层、深入决策传感层均用于调度儿童安全手表的各传感器。通过一定的调度机制来决定各个传感器的工作状态(采集数据或休眠)，从而使手表在大部分的时间里只调用部分传感器，降低手表的功耗。
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公开(公告)号：CN110533074A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910694450.8
申请日：2019-07-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双深度神经网络的图片类别自动标注方法及系统，所述方法包括：S1、准备已经标注完成的图片及需要进行自动标注的未标注图片，将已经标注完成的图片分为分别用于训练分类网络和判别网络的两部分图片；S2、搭建包含分类网络和判别网络的双深度神经网络模型；S3、使用已经标注完成的图片训练双深度神经网络模型；S4、使用已训练的双深度神经网络模型对未标注图片的类别进行预测；S5、对未标注图片的预测结果进行处理并选择开启下一次迭代或者结束自动标注。本发明基于双深度神经网络模型，通过判别模型对分类模型的输出进一步优化，实现了低成本、高质量的数据标注，具有广阔的应用前景。
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