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公开(公告)号：CN119625073A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411705753.2
申请日：2024-11-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视触觉的六轴分布力触觉感知方法、系统及终端，所述方法包括：获取虚拟双目视触觉，从而采集目标对象的曲面结果，并在接触目标对象后计算接触区域的旋转轴、六轴分布力，并以此对弹簧‑阻尼网络模型的多个参数进行迭代更新，以进一步采集目标对象在被触碰时的几何空间特征。本发明基于双镜反射的双目视触觉平台，构建虚拟双目视触觉，重构接触表面的三维几何形变，采用弹簧‑阻尼网络模型，对指尖六轴力进行估计，以提高模型方法在力分布重构中的范围、精度和计算效率。
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公开(公告)号：CN119673458A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411818328.4
申请日：2024-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 世迈嘉医疗科技(丽水)有限公司
IPC: G16H50/30 , G06V40/20 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于动作分割的社交动作完成度评估方法及系统，所述方法包括：引导用户做出多个评估动作，采集每个所述评估动作的用户动作数据流；对每个所述评估动作，提取对应的所述用户动作数据流中每帧的动作判定数据；对每个所述评估动作，根据对应的各帧的所述动作标签计算评估指标，输出所述评估指标。本发明通过制定系统的评估过程减轻了对于康复专业人员的需求，避免了人工评估带来的评估专业人员不足，消耗人力资源，以及人工评估的结果往往基于专业人员的主观感受，缺乏具体客观的评估指标的问题。
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公开(公告)号：CN118606800A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411087787.X
申请日：2024-08-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 交浦科技(深圳)有限公司
IPC: G06F18/241 , B25J9/16 , B25J13/08 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了一种基于生物可解释性的触觉纹理识别方法、系统及终端，所述方法包括：根据生物传感器的分布信息构建触觉传感器，并采集触觉数据；将触觉数据进行预处理，得到期望稀疏脉冲信号和目标稀疏脉冲信号，并输入所述脉冲神经网络模型进行迭代反向训练，优化脉冲神经网络模型；将任务触觉数据转换为任务稀疏脉冲信号后输入到脉冲神经网络模型正向传播，输出识别结果。本发明通过自适应图拓扑卷积核对多通道触觉数据进行特征提取，得到带有不同标签的脉冲信号，并根据两者的差别以及预设监督学习规则训练脉冲神经网络模型，对脉冲神经网络模型的权重参数进行迭代收敛，最终以便捷、高效的方式得到用于触觉纹理识别任务的网络模型。
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公开(公告)号：CN118285790A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410287593.8
申请日：2024-03-13
Applicant: 郑州大学第五附属医院 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: A61B5/1455 , A61B5/055 , A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/372 , A61B5/397 , A61B5/00 , G16H50/20 , G16H20/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法及相关设备，所述方法包括：获取患者的生物电信号和脑电成像数据，对生物电信号和脑电成像数据进行预处理得到目标生物电信号和目标脑电成像数据；之后进行特征提取得到第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量和第四特征向量，进行特征融合得到目标特征向量，并将目标特征向量输入至已训练好的康复评估预测模型，输出目标运动功能康复评估预测结果。本发明基于多模态数据融合特征及患者运动功能评分来训练时序预测模型，使训练好的模型能基于异步采集的脑电信号、肌电信号、功能性磁共振成像和近红外光谱脑功能成像来评估预测患者的运动功能康复，以提高人体运动功能预测的准确率。
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公开(公告)号：CN117828281B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410247777.1
申请日：2024-03-05
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态超图的行为意图识别方法、系统及终端，所述方法包括：获取目标对象在目标时间段内的多个不同的片段模态特征，对每个片段模态特征进行时域信息增强处理和跨模态增强处理，得到每个片段模态特征对应的单模态增强特征和跨模态增强特征，再得到跨模态超图中每个节点对应的擦除前时域特征、擦除前空域特征、擦除后时域特征和擦除后空域特征，进行融合得到最终融合特征，最后根据最终融合特征得到目标对象的行为预测结果。本发明结合使用了物理信号和生理信号，充分利用了不同模态之间信息的互补性，在时间维度和空间维度实现跨模态的交互和增强，能够有效消除模态间的不确定性，实现对患者的认知与行为检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117322879A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311189806.5
申请日：2023-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 交浦科技(深圳)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种孤独症儿童的单一兴趣行为检测系统，包括：测试区域、设置该区域的测试道具、视觉采集装置、语音采集装置和终端；视觉采集装置的视觉范围至少覆盖测试道具所在区域，用于采集图像信息；语音采集装置用于采集语音信息；终端与视觉采集装置和语音采集装置通讯；终端至少包括：存储数据的数据存储模块和算法分析模块，其被配置为：利用物体检测算法、手部骨架点检测算法、视线估计算法对图像信息进行处理，分析受试者在不同的单一兴趣行为下的状态、所述测试道具的状态和受试者的注意力，判定是否满足单一兴趣条件，输出检测结果。本发明还公开了利用上述检测系统进行检测的方法。
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公开(公告)号：CN119851943A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411928171.0
申请日：2024-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 世迈嘉医疗科技(丽水)有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于注意力的社交认知评估方法、系统、终端及可读存储介质，所述方法包括：引导用户做出多个社交认知选择，采集每个社交认知选择过程中的视频数据流和选择数据；根据所述选择数据和所述视频数据流，计算系统性指标和注意力指标；根据所述系统性指标和注意力指标，生成社交认知的评估结果。本发明通过采集用户在每个认知选择过程中的视频，根据视频进行分析，判断用户在作出选择时，注意力是否集中在应该集中的地方，从而对用户在认知选择过程中的注意力情况进行分析，辅以选择数据对用户的社交认知能力作出判断。
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公开(公告)号：CN118606800B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411087787.X
申请日：2024-08-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 交浦科技(深圳)有限公司
IPC: G06F18/241 , B25J9/16 , B25J13/08 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N5/045
Abstract: 本发明公开了一种基于生物可解释性的触觉纹理识别方法、系统及终端，所述方法包括：根据生物传感器的分布信息构建触觉传感器，并采集触觉数据；将触觉数据进行预处理，得到期望稀疏脉冲信号和目标稀疏脉冲信号，并输入所述脉冲神经网络模型进行迭代反向训练，优化脉冲神经网络模型；将任务触觉数据转换为任务稀疏脉冲信号后输入到脉冲神经网络模型正向传播，输出识别结果。本发明通过自适应图拓扑卷积核对多通道触觉数据进行特征提取，得到带有不同标签的脉冲信号，并根据两者的差别以及预设监督学习规则训练脉冲神经网络模型，对脉冲神经网络模型的权重参数进行迭代收敛，最终以便捷、高效的方式得到用于触觉纹理识别任务的网络模型。
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公开(公告)号：CN119188781A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411668141.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于仿生触觉手指的多模态仿生触觉感知方法及系统，所述方法包括：获取仿生触觉手指产生的电荷信号，对电荷信号进行预处理得到压电数字信号；获取仿生触觉手指拍摄的图像序列，对图像序列进行信号处理得到视触觉信号；对压电数字信号和视触觉信号进行融合处理，得到时空触觉信号，对时空触觉信号分别进行表面三维重建和频谱分析，得到多模态触觉信息。本发明基于手指仿生特征，集成压电传感器和视触觉传感器，设计仿生触觉手指，在时间和空间维度上进行了数据融合，实现多模态触觉感知能力，通过结构仿生和功能仿生，使得机器人触觉获得不同时空下不同振动刺激的识别和定位能力。
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公开(公告)号：CN117115897A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311061679.0
申请日：2023-08-22
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 交浦科技(深圳)有限公司
IPC: G06V40/18 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06V10/72 , G06V10/82 , G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种基于不确定度的视点估计方法，涉及计算机视觉领域，包括以下步骤：获取数据集并进行预处理；构建卷积神经网络，包括场景显著性特征提取网络、视线特征提取网络、特征融合网络、时序信息提取网络及视点解码网络；构建总神经网络，实现视点位置预测坐标及其不确定度的输出；设计损失函数，使总神经网络模型的损失函数最小化；按照监督学习策略网络，计算视点坐标预测值与视点坐标标签真值的损失值，利用梯度反向传播算法完成对总神经网络模型的训练；采用训练完成的总神经网络，对测试图像数据进行视点估计，并输出不确定度。本发明通过不确定度提取网络，以融合特征为输入，输出不确定度，通过损失函数优化不确定度提取网络。
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