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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：CN118135209A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410094102.8
申请日：2024-01-23
Applicant: 南开大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本发明属于计算机数据处理领域，更具体地，涉及一种基于形状块语义关联度的弱监督语义分割方法。包括以下步骤：S1、将原始图像输入到分类网络中，得到类激活图；S2、将原始图像通过形状划分模块得到以形状块为节点的图结构数据；S3、利用S2中的形状块划分结果对类激活图进行形状块池化得到池化类激活图；S4、利用池化类激活图中的置信区域进行语义关联度网络的训练；S5、图卷积网络利用语义关联度网络输出的邻接矩阵将图节点进行语义分类，聚合成伪标签；S6、使用伪标签训练语义分割网络，该网络接收原始图像并输出预测语义分割结果。
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公开(公告)号：CN104015196B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410232663.6
申请日：2014-05-29
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种机械手，包括手掌部分，在所述手掌部分安装有电机，所述电机的输出轴与第一齿轮固定连接，所述第一齿轮与第二齿轮的第一齿轮部啮合，所述第二齿轮的第二齿轮部与一齿条啮合；所述电机输出轴的转动动力传递到所述第一齿轮，所述的第一齿轮将转动动力传递到所述第二齿轮使其转动，所述第二齿轮转动后带动所述齿条运动。本发明还公开一种传动结构。本发明中每个传动结构既可以只驱动一根机械手指，也可以驱动多根机械手指，从而可以有效降低机械手的电机数量，并且结构简单紧凑。
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公开(公告)号：CN104015196A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410232663.6
申请日：2014-05-29
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种机械手，包括手掌部分，在所述手掌部分安装有电机，所述电机的输出轴与第一齿轮固定连接，所述第一齿轮与第二齿轮的第一齿轮部啮合，所述第二齿轮的第二齿轮部与一齿条啮合；所述电机输出轴的转动动力传递到所述第一齿轮，所述的第一齿轮将转动动力传递到所述第二齿轮使其转动，所述第二齿轮转动后带动所述齿条运动。本发明还公开一种传动结构。本发明中每个传动结构既可以只驱动一根机械手指，也可以驱动多根机械手指，从而可以有效降低机械手的电机数量，并且结构简单紧凑。
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