基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法

    公开(公告)号:CN115083566B

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202210762625.6

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法,包括:获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息,每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号;基于每组样本信息建立基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别模型;基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图;其中运动意图识别网络包括双流Transformer编码器、长短序列特征交叉注意力模块、多尺度特征融合模块以及运动意图分类模块;双流Transformer编码器包括多头注意力机制;还公开了基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。

    一种基于融合网络的肌电假肢控制方法

    公开(公告)号:CN115281902A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210792047.0

    申请日:2022-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于融合网络的肌电假肢控制方法,通过采集用户多肌肉位点的肌电信号,并对肌电信号进行时域、频域的处理分析,利用融合网络对不同动作的肌电信号进行分类,实现手部肌电信号对于仿生手的实时控制,从而根据用户的多肌肉位点的肌电信号,控制仿生手完成对应手部动作。解决现有仿生手动作种类单一、完成动作延迟较高问题,实现手部假肢真正的仿生性,使仿生手更能满足残疾人的日常生活的需求。本发明自主分析用户的肌电信号特征,生成相应的动作类型,应用于不同的残疾人个体,且动作类型适用于日常多数的生活场景,从而无需对不同的残疾人个体动作定制,节约劳动力成本并提高工作效率,进而实现智能仿生手的批量化生产与商业化。

    基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法

    公开(公告)号:CN115083566A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210762625.6

    申请日:2022-06-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法,包括:获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息,每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号;基于每组样本信息建立基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别模型;基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图;其中运动意图识别网络包括双流Transformer编码器、长短序列特征交叉注意力模块、多尺度特征融合模块以及运动意图分类模块;双流Transformer编码器包括多头注意力机制;还公开了基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。

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