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公开(公告)号：CN119226897B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411757938.8
申请日：2024-12-03
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本申请提供一种面向人机系统的认知负荷评估方法、系统、设备和介质，涉及人机系统领域；该方法包括：对第一目标群体进行认知能力测试，以将第一目标群体划分为高认知能力组和低认知能力组，并构建第一分类器和第二分类器；采集第一多模态数据并进行预处理和特征提取，将得到的关键特征融合成目标特征向量；基于目标特征向量，引入平衡因子分别训练第一分类器和第二分类器，得到第一目标评估模型和第二目标评估模型；并进行融合得到综合评估模型。本申请具有跨参与者和跨任务的特性，提升了评估的适用范围和实用性，同时增强了模型的通用性和易用性；实现了多特征融合的人机系统认知负荷评估，为用户提供了一个全面、精确且易于操作的评估工具。
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公开(公告)号：CN117357093A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311281289.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于双光谱面部视频的非接触式呼吸率监测方法及系统，涉及呼吸率监测领域。该方法包括：同时获取热红外视频和可见光视频；提取第一热红外图像；提取第一热红外图像对应的呼吸信号，作为第一呼吸信号；并选取第一可见光图像帧；利用仿射变换的方法将第一可见光图像帧中被测用户的鼻子感兴趣区域映射至第一热红外图像帧，并在第一热红外图像帧中提取映射区域的图像，作为第二热红外图像；提取第二热红外图像对应的呼吸信号，作为第二呼吸信号；将第一呼吸信号和第二呼吸信号进行信号融合，将信号融合后的信号作为第三呼吸信号；得到呼吸信号曲线；基于呼吸信号曲线，获取被测用户的呼吸频率。基于此，有效提升呼吸率监测的精确度。
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公开(公告)号：CN119226897A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411757938.8
申请日：2024-12-03
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本申请提供一种面向人机系统的认知负荷评估方法、系统、设备和介质，涉及人机系统领域；该方法包括：对第一目标群体进行认知能力测试，以将第一目标群体划分为高认知能力组和低认知能力组，并构建第一分类器和第二分类器；采集第一多模态数据并进行预处理和特征提取，将得到的关键特征融合成目标特征向量；基于目标特征向量，引入平衡因子分别训练第一分类器和第二分类器，得到第一目标评估模型和第二目标评估模型；并进行融合得到综合评估模型。本申请具有跨参与者和跨任务的特性，提升了评估的适用范围和实用性，同时增强了模型的通用性和易用性；实现了多特征融合的人机系统认知负荷评估，为用户提供了一个全面、精确且易于操作的评估工具。
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