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公开(公告)号：CN109730658B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201811634315.6
申请日：2018-12-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/11 , G16H50/30 , A61M21/02
Abstract: 本发明涉及一种人工智能床垫系统，基于床垫、微动传感器，以及采集处理模块，微动传感器实时获取被监测对象睡眠中的振动数据，并通过数据处理实时获取被监测对象的睡眠状态，还设置了用户睡眠状态评价模块、手机和云端服务器；用户睡眠状态评价模块用于在获得被监测对象睡眠状态的基础上进行睡眠状态评价，采集处理模块将睡眠状态评价数据传至云端服务器；用户通过手机应用程序填充用户个人信息，形成用户个性化信息节点；服务器中的应用程序将睡眠状态评价数据与所述用户的个性化信息节点相关联，记录各个时间段用户的睡眠状态评价数据；根据用户当前睡眠状态评价数据推荐对应的助眠模式。
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公开(公告)号：CN113095366A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110277961.7
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于任务态神经影像数据融合和不确定推理的脑智能解析方法，针对多个任务态神经影像数据的计算结果进行融合，以脑知识库和认知图谱为融合的数据源，以系统化实验模板图和实验设计规则推理为融合手段，以多任务神经影像数据为融合对象并计算生成不确定性分布图。该方法从系统化解析脑智能的目标出发，首先设计涉及主实验和辅助实验的实验模板图、各实验之间的逻辑规则和证据权重；然后，根据规则采样脑数据集成到图中，并结合证据权重对图中证据进行组合计算，推理得到特定脑结构的不同智能的多重不确定性。本发明通过对多侧面任务态神经影像数据的融合计算和不确定性推理和脑智能的差异解释，能够提高脑智能核心机制的理解。
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公开(公告)号：CN106203484B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201610509467.8
申请日：2016-06-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于类别分层机制的人体运动状态分类方法，包含不同类别动作设计与动作样本采集、不同类别动作样本分割与类别标注、动作样本数据预处理、动作样本特征提取、基于动作样本数据的特征选择、基于类别分层机制的分类器构建和分类方法有效性验证等步骤。本发明以类别分层机制为核心，旨在减少分类过程中由于分类器受到其他类别训练样本影响而对测试样本类别误判的现象，达到提高人体运动状态识别准确率及召回率的目的。本发明可以作为任何一种人体运动状态识别的核心分类方法，具有较强的通用性和可移植性。
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公开(公告)号：CN106203484A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610509467.8
申请日：2016-06-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6268
Abstract: 一种基于类别分层机制的人体运动状态分类方法，包含不同类别动作设计与动作样本采集、不同类别动作样本分割与类别标注、动作样本数据预处理、动作样本特征提取、基于动作样本数据的特征选择、基于类别分层机制的分类器构建和分类方法有效性验证等步骤。本发明以类别分层机制为核心，旨在减少分类过程中由于分类器受到其他类别训练样本影响而对测试样本类别误判的现象，达到提高人体运动状态识别准确率及召回率的目的。本发明可以作为任何一种人体运动状态识别的核心分类方法，具有较强的通用性和可移植性。
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公开(公告)号：CN106175800A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610538843.6
申请日：2016-07-10
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: A61B5/165 , A61B5/11 , A61B5/7275
Abstract: 本发明涉及一种基于人体运动状态数据的心境状态量化评估方法，包含基于可穿戴运动传感设备采集到的人体运动状态数据特征抽取、基于电子化POMS量表采集到的心理数据预处理、基于多重多元线性回归分析方法的心境状态量化评估模型建立与有效性验证以及心境状态量化评估等步骤。本发明根据客观的人体运动状态数据对心境状态进行客观量化评估，避免了传统抑郁评估方法的主观性，丰富了抑郁症量化治疗的研究方法，可应用于抑郁症量化治疗和面向家庭、社区用户的精神健康管理等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106156737A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610523352.4
申请日：2016-07-05
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/0051 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于二维空间的时间序列样本熵的计算方法及系统，涉及信号处理技术领域，本发明通过各步骤之间的配合，实现了样本熵的计算，能够应用于脑电复杂度计算，也可应用于其他存在局部极值点的振动序列或波形的复杂度计算。振动熵可作为对波形进行模式识别的特征指标，对不同复杂度波形进行分类。在信号处理时，信号中混有白噪声的振幅和周期是在一定范围内呈混沌的正态分布的，而信号的波形较为规律，所以本发明也可用于对信号中噪声的识别和剔除。
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公开(公告)号：CN103646160B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201310486579.2
申请日：2013-10-17
Applicant: 北京工业大学 , 江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种fMRI任务态数据预处理中的去噪校正方法。本发明的去噪原理是：呼吸、心跳等因素对大脑产生的噪声效应可以近似看做是均匀分布的，而通常认为白质区不参与认知任务，因此在白质区测得的值可以近似看做是呼吸心跳等因素产生的噪声效应值。本发明通过线性回归运算用白质区得到噪声效应值估测其它脑区的噪声效应值，并用实际测量值减去噪声效应函数估算值，最后再加上被减去的实际测量值均值得到校正值。本发明首次在任务态下根据白质脑区信号进行fMRI数据去噪，去噪过程考虑任务态脑数据与刺激的关联性。与在灰质区采集信号相比，采用白质区采集到的信号进行校正不受实验任务限制，具有很好的通用性。
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公开(公告)号：CN104173063B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201410441421.8
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
CPC classification number: A61B5/168 , A61B3/0025 , A61B3/112 , A61B3/113 , A61B5/1072 , A61B5/1075 , A61B5/1079 , A61B5/11 , A61B5/7225
Abstract: 本发明提供了一种视觉注意的检测方法和系统。所述方法和系统通过采集视觉注意过程中各个注视点的时间序列和对应的瞳孔直径序列，根据所述时间序列和瞳孔直径序列的对应关系绘制注意变化曲线，根据预设时间参数和预设瞳孔直径参数将所述注意变化曲线划分为四个注意阶段，进而基于持续时间和瞳孔变化率对每个所述注意阶段进行数值分析，可以实现对视觉注意的各个阶段进行定量计算，能够全面、系统、定量地刻画注意的变化过程。
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公开(公告)号：CN104504390A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510019518.4
申请日：2015-01-14
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/00604 , G06K9/00617
Abstract: 一种基于眼动数据的网上用户状态识别方法和装置，所述方法包括如下步骤：采集网上用户在观看网页的过程中的眼动数据，并对所述眼动数据进行预处理，得到预处理后的眼动数据；对所述预处理后的眼动数据进行特征提取，获取多个眼动特征参数；将所述网上用户的所述多个眼动特征参数输入到预设的状态分类器中进行比对，以识别所述网上用户的当前工作状态为搜索状态或浏览状态。本发明针对网上用户搜索和浏览两种工作状态进行识别，采用主动感知技术提取两种眼动特征，同时采用了基于支持向量机的分类方法，学习速度快，分类正确率高，具有较高的识别效率。
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公开(公告)号：CN104146721A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410440520.4
申请日：2014-09-01
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
CPC classification number: A61B3/112 , A61B3/113 , A61B5/1105 , A61B5/165
Abstract: 一种情感带宽测定方法和系统，方法包括如下步骤：生成多幅正性情感图片、中性情感图片和负性情感图片，并将多幅正性、中性和负性情感图片分别提供给被测试者观看；分别采集被测试者观看多幅正性、中性和负性情感图片的视点数量和每个视点的左瞳孔直径和右瞳孔直径；根据视点数量和每个视点的左瞳孔直径和右瞳孔直径，分别计算被测试者观看正性、中性和负性情感图片的每个视点的瞳孔直径和瞳孔直径平均值；根据正性、中性和负性情感图片的瞳孔直径平均值分别计算被测试者的正性情感带宽、负性情感带宽和正负情感带宽。本发明使用瞳孔直径物理指标客观地度量正性、负性情绪体验的大小和范围，提供情感体验的客观标准。
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