-
公开(公告)号：CN102866775A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201210324584.9
申请日：2012-09-04
Applicant: 同济大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明提供一种基于多模式融合的脑机接口控制系统及方法，该系统包括用以诱发SSVEP稳态视觉和诱导MI运动想象的脑电刺激与反馈模块；用以采集EEG脑电信号的脑电信号采集模块；用以提取并识别分类EEG脑电信号中的SSVEP稳态视觉诱发电位特征和MI运动想象脑电特征的脑电信号处理模块；脑电信号处理模块还将SSVEP稳态视觉诱发电位特征和MI运动想象脑电特征分别对应的分类结果反馈回脑电刺激与反馈模块；用以执行分类结果的执行模块。本发明构建了多模式融合的脑机接口，提高了控制系统的信息传输率、可靠性和灵活性，减少了单运动想象模式脑机接口下的低信息传输率，同时也减少了单SSVEP任务下的视觉负担，提高了基于脑机接口的控制系统的适应人群。
-
公开(公告)号：CN108153414B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201711376254.3
申请日：2017-12-19
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供稳态视觉诱发电位信号识别方法、系统及装置，获取脑电信号，利用滑动窗口从所述脑电信号中切分出多个子段数据；针对每个所述子段数据，计算含有的每个预设诱发频率的典型相关因子系数，进而得到每个所述子段数据中各预设诱发频率所对应的序列检测系数；将每个所述序列检测系数与预设阈值进行比对，将不小于所述预设阈值的序列检测系数所对应的预设诱发频率确定为产生所述稳态视觉诱发电位信号的目标频率。本发明改进了脑电信号识别的准确性，大大提升了脑机接口系统的检测效率。
-
公开(公告)号：CN106774843A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611046529.2
申请日：2016-11-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种密码输入设备和方法，包括：提供多个不同固定频率的视觉刺激的脑电刺激装置；通过导联采集用户的脑电信号的脑电信号采集装置，其中，脑电信号是用户依据密码和密码策略，从多个不同固定频率的视觉刺激中选择一个注视而产生的；与脑电信号采集装置连接的输入装置，从脑电信号中提取稳态视觉诱发电位特征，依据密码策略将其转换成密码，并传递至加密设备。并且，密码策略包括密码与多个不同固定频率的视觉刺激之间的关系。本发明是针对传统的密码输入模式提出的新型生物特征的加密输入方式，其以SSVP作为加密手段，去除了实际的密码输入操作。本发明增加了密码输入的安全性，无需训练、识别正确率较高、适用人群范围广。
-
公开(公告)号：CN106650636A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611088397.X
申请日：2016-11-30
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06K9/00536 , G06K9/00503 , G06K9/6269
Abstract: 一种基于脑机接口的驾驶警觉度实时监测装置，用于通过实时监控驾驶人员大脑警觉度信息，包括：脑电信号采集单元和脑电信息处理服务端；脑电信号采集单元包括脑电信号传感器，用于通过脑电信号传感器采集脑电信号；驾驶员脑电信息处理服务端，用于根据脑电信号采集单元监测脑电信号，并根据脑电信号与警觉度监控模型生成警觉度类型识别结果，根据警觉度类型识别结果生成并发送预警报告。
-
公开(公告)号：CN103340637B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310225220.X
申请日：2013-06-06
Applicant: 同济大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0476 , A61B5/11
Abstract: 本发明提供一种基于眼动与脑电融合的驾驶员警觉度智能监控系统及方法，该系统包括：实时采集驾驶员的眼动信息的眼动信号采集模块；与眼动信号采集模块通信相连，从眼动信息中分析和提取眼动警觉度特征的眼动信号处理模块；实时采集驾驶员的脑电信号的脑电信号采集模块；与脑电信号采集模块通信相连，从脑电信号中分析和提取脑电警觉度特征的脑电信号处理模块；分别与眼动信号处理模块和脑电信号处理模块通信相连，对驾驶员当前的眼动警觉度特征和脑电警觉度特征融合后形成的融合警觉度特征进行警觉度状态评定的警觉度监测模块。本发明通过融合脑电信息与眼动信息监测驾驶员的警觉度状态，判断是否是非安全驾驶，具有较好的实时性与较高的可信度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103340637A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310225220.X
申请日：2013-06-06
Applicant: 同济大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0476 , A61B5/11
Abstract: 本发明提供一种基于眼动与脑电融合的驾驶员警觉度智能监控系统及方法，该系统包括：实时采集驾驶员的眼动信息的眼动信号采集模块；与眼动信号采集模块通信相连，从眼动信息中分析和提取眼动警觉度特征的眼动信号处理模块；实时采集驾驶员的脑电信号的脑电信号采集模块；与脑电信号采集模块通信相连，从脑电信号中分析和提取脑电警觉度特征的脑电信号处理模块；分别与眼动信号处理模块和脑电信号处理模块通信相连，对驾驶员当前的眼动警觉度特征和脑电警觉度特征融合后形成的融合警觉度特征进行警觉度状态评定的警觉度监测模块。本发明通过融合脑电信息与眼动信息监测驾驶员的警觉度状态，判断是否是非安全驾驶，具有较好的实时性与较高的可信度。
-
公开(公告)号：CN118114841A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410433044.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 同济大学 , 上海城投水务(集团)有限公司自来水业务受理分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 本发明涉及能源系统能耗预测技术领域，尤其是涉及基于图片特征提取与实例迁移的能耗预测方法及系统，所述方法包括如下步骤：采集二次供水水泵系统各种工况下的历史运行参数数据并进行预处理，得到备用一维时间序列；将备用一维时间序列转换为二维图片，进而建立图片样本集；基于图片样本集，使用DHA方法选择出多个特征参数；在备用一维时间序列充足，依据选择的特征参数构建、训练和验证富数据能耗预测模型，实现能耗预测；否则搭建贫数据能耗预测模型，并选定源域和目标域完成对贫数据能耗预测模型的训练验证，实现能耗预测。本发明能够解决贫数据下能耗预测精度低的问题，能对水泵机组的能耗进行准确预测，其预测精度较高。
-
公开(公告)号：CN106778475B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201611025157.5
申请日：2016-11-18
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种最优导联集选择方法及系统，通过计算每个导联的信号稳定性参数以及各导联与其他导联之间的关联紧密度参数，获得各导联的权值，且将各导联按照权值由大到小的优先级进行排列，选取优先级大于预设级别的多个导联形成最优导联集，本发明可以有效的挑选最优导联，减少采集导联数，提升脑机接口系统的实用性，且在降低导联数的情况下，提升脑电信号分类的准确率，使得脑电信号分类准确率得到提升。
-
公开(公告)号：CN108153414A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711376254.3
申请日：2017-12-19
Applicant: 同济大学
IPC: G06F3/01 , A61B5/0476
Abstract: 本发明提供稳态视觉诱发电位信号识别方法、系统及装置，获取脑电信号，利用滑动窗口从所述脑电信号中切分出多个子段数据；针对每个所述子段数据，计算含有的每个预设诱发频率的典型相关因子系数，进而得到每个所述子段数据中各预设诱发频率所对应的序列检测系数；将每个所述序列检测系数与预设阈值进行比对，将不小于所述预设阈值的序列检测系数所对应的预设诱发频率确定为产生所述稳态视觉诱发电位信号的目标频率。本发明改进了脑电信号识别的准确性，大大提升了脑机接口系统的检测效率。
-
公开(公告)号：CN106778475A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611025157.5
申请日：2016-11-18
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种最优导联集选择方法及系统，通过计算每个导联的信号稳定性参数以及各导联与其他导联之间的关联紧密度参数，获得各导联的权值，且将各导联按照权值由大到小的优先级进行排列，选取优先级大于预设级别的多个导联形成最优导联集，本发明可以有效的挑选最优导联，减少采集导联数，提升脑机接口系统的实用性，且在降低导联数的情况下，提升脑电信号分类的准确率，使得脑电信号分类准确率得到提升。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.02 seconds)
