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公开(公告)号:CN116458886A
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202310525325.0
申请日:2023-05-10
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种集群操控人员疲劳预测方法和系统,方法包括以下步骤:提取多个被试对象执行不同规模的集群操控任务时的非疲劳状态和疲劳状态下的生理特征数据,将生理特征数据对应的疲劳和非疲劳状态作为标签,基于提取的生理特征数据和对应的标签进行分类模型训练得到疲劳检测模型;基于疲劳检测模型计算每个被试对象在每种规模集群操控任务下的到达疲劳时长;基于每个被试对象在每种规模集群操控任务下的到达疲劳时长确定集群操控任务的最佳规模;操控人员执行最佳规模的集群操控任务,采集操控人员执行集群操控任务时的每个时刻的生理特征数据;根据采集的生理特征数据基于疲劳检测模型预测操控人员当前时刻和未来时刻的状态。
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公开(公告)号:CN118409513A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202310500545.8
申请日:2023-05-06
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G05B17/02
Abstract: 本公开涉及一种仿生集群协同仿真方法、装置及系统,属于仿真控制的技术领域,该方法包括:响应于用户输入的初始数据,生成静态模型;获取用户输入的对于各个载具的动力数据;根据各个载具的动力数据,确定各个载具的载具类型;将相同载具类型的载具的动力数据以设定数量进行合并,得到多个载具集群的数据集合;将多个载具集群的数据集合分别输入到对应的运算处理节点中,得到各个载具的位姿变化量;根据静态模型和各个载具的位姿变化量,生成动态模型。
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公开(公告)号:CN117084694A
公开(公告)日:2023-11-21
申请号:CN202311049074.X
申请日:2023-08-18
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本公开涉及一种脑电信号的检测方法、装置和系统,获取目标对象的脑电信号;从所述脑电信号中提取设定频率范围内的部分作为待检测信号;获取所述待检测信号对应的所述目标对象的检测温度;根据所述待检测信号和所述检测温度,得到反映所述脑电信号的信号质量的检测结果;其中,所述信号质量的评价指标包括噪声指标和阻抗指标;输出所述脑电信号和对应所述脑电信号的所述检测结果。
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公开(公告)号:CN117084689B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202311049665.7
申请日:2023-08-18
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
Abstract: 本公开涉及一种脑电信号的检测装置,属于脑机接口设备的技术领域,该装置控制电路;至少一个通道电极电路,通道电极电路的第一端与控制电路电连接,通道电极电路的第二端为用于连接被测对象的一端,至少一个通道电极电路的控制端与控制电路的控制端连接;公共电极电路,公共电极电路的第一端与控制电路电连接,公共电极电路的第二端为用于连接于被测对象的一端;其中,公共电极电路和通道电极电路复用部分器件,部分器件包括滤波器件和保护器件。
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公开(公告)号:CN117251774B
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202311049672.7
申请日:2023-08-18
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/241 , A61B5/374 , A61B5/369 , G06F18/214
Abstract: 本公开实施例公开一种脑电信号伪迹去除、伪迹去除模型的训练方法及装置,该方法包括:获取待处理脑电信号;获取训练后的伪迹去除模型;根据训练后的伪迹去除模型,对所述待处理脑电信号进行伪迹去除,获得所述待处理脑电信号中的干净信号。
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公开(公告)号:CN118839210A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410808619.9
申请日:2024-06-21
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/241 , A61B5/318 , A61B5/374 , A61B5/389 , A61B5/16 , A61B5/00 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及一种基于多源信息的操控员任务负荷判定方法,该方法包括以下步骤:获取多个被试对象的多个生理状态下的生理特征数据,并标注对应的生理状态类别标签,构建训练样本集;所述生理状态类别包括极限注意力状态、非极限注意力状态、极限脑负荷状态和非极限脑负荷状态;利用所述训练样本集对分类模型进行训练,得到任务负荷检测模型;采集待预测操控员的生理特征数据,并输入所述任务负荷检测模型,得到各生理状态类别的检测结果;以及,基于预设的权重对各生理状态类别的检测结果进行加权融合,得到所述操控员的任务负荷预测结果。
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公开(公告)号:CN118820779A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410808618.4
申请日:2024-06-21
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/214 , A61B5/372 , A61B5/397 , A61B5/0533 , A61B5/00 , G06F18/2411 , G06F18/25 , G06F18/2113
Abstract: 本发明涉及一种操控员极限脑负荷预测模型的训练方法及设备,该方法包括:构建极限脑负荷预测模型,极限脑负荷预测模型用于基于脑电数据、肌电数据和皮电数据对应的多种生理特征数据,分别利用与各生理特征数据对应的分类预测单元进行脑负荷状态预测,得到多个脑负荷状态类别结果,并基于设置的权重对多个脑负荷状态类别结果进行加权融合,判定操控员是否为极限脑负荷状态;获取多个被试对象的极限脑负荷状态和非极限脑负荷状态下的脑电数据、肌电数据和皮电数据,构建样本数据集;利用训练集对极限脑负荷预测模型进行训练,并利用验证集对训练后的极限脑负荷预测模型进行验证,基于验证结果对各分类预测单元进行权重设置。
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公开(公告)号:CN117216624B
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202311049071.6
申请日:2023-08-18
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/24 , A61B5/372 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本公开实施例公开一种脑电信号分类方法、装置、电子设备及介质,该方法包括:获取待分类脑电信号的特征信息;获取训练后的脑电信号分类模型;利用训练后的第一脑电信号分类模型对时域特征进行处理,得到第一分类结果,利用训练后的第二脑电信号分类模型对频域特征进行处理,得到第二分类结果,以及,利用训练后的第三脑电信号分类模型对拓扑特征进行处理,得到第三分类结果;利用训练后的第四脑电信号分类模型对训练后的第一脑电信号分类模型的分类准确率及第一分类结果、训练后的第二脑电信号分类模型的分类准确率及第二分类结果,以及训练后的第三脑电信号分类模型的分类准确率及第三分类结果进行处理,获得待分类脑电信号的目标分类结果。
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公开(公告)号:CN119157557A
公开(公告)日:2024-12-20
申请号:CN202411189491.9
申请日:2024-08-28
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所 , 南开大学
IPC: A61B5/374 , A61B5/369 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于脑电信号的主被动意图识别方法及系统:该方法包括:获取被试人员的脑电信号;基于脑电信号提取多个频段的脑电特征;并基于多个频段的脑电特征中预设频段的脑电信号功率谱密度,得到主动特征和被动特征;将多个频段的脑电特征、主动特征和被动特征输入预先训练的主被动意图识别模型,识别得到被试人员的主、被动意图类别;主被动意图识别模型基于主动意图实验和被动意图实验获取的脑电信号训练得到。本发明解决了现有技术中对脑电信号的处理没有考虑主被动意图的影响,导致脑机接口输出的控制指令准确性差的问题。
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公开(公告)号:CN117216624A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311049071.6
申请日:2023-08-18
Applicant: 中国兵器工业计算机应用技术研究所
IPC: G06F18/24 , A61B5/372 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本公开实施例公开一种脑电信号分类方法、装置、电子设备及介质,该方法包括:获取待分类脑电信号的特征信息;获取训练后的脑电信号分类模型;利用训练后的第一脑电信号分类模型对时域特征进行处理,得到第一分类结果,利用训练后的第二脑电信号分类模型对频域特征进行处理,得到第二分类结果,以及,利用训练后的第三脑电信号分类模型对拓扑特征进行处理,得到第三分类结果;利用训练后的第四脑电信号分类模型对训练后的第一脑电信号分类模型的分类准确率及第一分类结果、训练后的第二脑电信号分类模型的分类准确率及第二分类结果,以及训练后的第三脑电信号分类模型的分类准确率及第三分类结果进行处理,获得待分类脑电信号的目标分类结果。
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