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公开(公告)号：CN112998710B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202110271226.5
申请日：2021-03-12
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种驾驶员状态监测装置，包括监测盒子和导联脑电帽，其中，监测盒子包括壳体，摄像头、信号灯、显示屏和集成电路板，显示屏和摄像头均位于壳体的正面，集成电路板位于壳体的内部并且连接摄像头、信号灯和显示屏，集成电路板集成无线接收模块和主芯片；导联脑电帽包括防水织物带、监测电极和监测单元，防水织物带的两端设有连接单元，监测电极分布在防水织物带中间一侧，监测单元位于防水织物带中间的另一侧并且连接监测电极，监测单元集成无线发送模块、数模转换器和信号放大器。与现有技术相比，本发明可以同步监测驾驶员的脑电波信号，结合人脸识别技术可以对心理活动更加精确的预判，从而对驾驶员进行及时的提醒，监测效果更佳。
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公开(公告)号：CN113002558B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110343762.1
申请日：2021-03-30
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电信号的残疾人辅助智能驾驶系统，包括脑电信息采集帽、信号处理模块和车辆控制模块，信号处理模块分别与脑电信息采集帽和车辆控制模块无线通信连接，脑电信息采集帽佩戴于残疾人驾驶员头上，车辆控制模块与车辆通信连接；脑电信息采集帽采集残疾人驾驶员六个通道的运动想象脑电信号，信号处理模块利用至少两种卷积神经网络对运动想象脑电信号进行解码，输出脑电解码信号并发送至车辆控制模块，车辆控制模块将脑电解码信号与驾驶车辆运行指令进行接口对接，驱动车辆运行实现辅助智能驾驶，与现有技术相比，本发明具有可靠性高、适用范围广等优点。
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公开(公告)号：CN119396497A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510005390.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云端大模型增强的边缘AI协同方法及系统。所述方法包括：通过自然语言处理技术解析自然语言请求并转化为各个子任务；评估各个边缘设备的处理能力，将子任务协调卸载到对应的边缘设备上；通过分布式的方式在各个边缘设备上进行边缘AI模型训练；使用跨设备一致性维护算法对各个初步边缘AI模型进行同步机制和一致性约束，将初步边缘AI模型的模型参数在各个边缘设备间对齐，完成边缘AI协同。通过利用自然语言处理技术深度解析用户的自然语言请求，准确转换为边缘设备可执行的子任务，实时动态分配，可以优化资源利用率并降低任务执行延迟；通过对模型进行同步机制和一致性约束，可以提升模型的整体性能和泛化能力。
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公开(公告)号：CN119398138A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510005344.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云端模型分解的边云协同学习方法及系统。属于机器学习和数据处理技术领域，所述方法包括：云端服务器进行模型训练得到集中式的云端模型分解为若干子模型；各个边缘设备确定目标子模型并调整得到定制化子模型；各个所述边缘设备将模型训练过程中的模型更新参数发送至所述云端服务器，所述云端服务器根据所述模型更新参数更新全局模型；通过知识蒸馏技术将所述全局模型的知识迁移回所述边缘设备；所述边缘设备根据所述本地数据集对所述全局模型进行微调，实现边云协同。通过在边缘设备和云端之间进行有效的知识交换，实现了模型的持续学习和全局优化，更加灵活、可扩展且适应性强。
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公开(公告)号：CN112998710A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110271226.5
申请日：2021-03-12
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种驾驶员状态监测装置，包括监测盒子和导联脑电帽，其中，监测盒子包括壳体，摄像头、信号灯、显示屏和集成电路板，显示屏和摄像头均位于壳体的正面，集成电路板位于壳体的内部并且连接摄像头、信号灯和显示屏，集成电路板集成无线接收模块和主芯片；导联脑电帽包括防水织物带、监测电极和监测单元，防水织物带的两端设有连接单元，监测电极分布在防水织物带中间一侧，监测单元位于防水织物带中间的另一侧并且连接监测电极，监测单元集成无线发送模块、数模转换器和信号放大器。与现有技术相比，本发明可以同步监测驾驶员的脑电波信号，结合人脸识别技术可以对心理活动更加精确的预判，从而对驾驶员进行及时的提醒，监测效果更佳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112947455A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110207950.1
申请日：2021-02-25
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉脑机交互的高速公路自动驾驶系统和方法，该系统包括导标组件以及相互交互的脑机模块和车辆自动定位驾驶模块，所述的脑机模块包括信号采集装置、信号放大装置和信号处理装置，所述的信号采集装置穿戴于驾驶员头部，用于采集驾驶员的视觉刺激脑电信号，所述的信号采集装置通过信号放大装置与信号处理装置通信连接，所述的车辆自动定位驾驶模块为车辆自带的定位及自动驾驶模块，与信号处理装置通信连接，所述的导标组件设置于高速公路路边，用于发射闪光信号，与现有技术相比，本发明具有定位精确等优点。
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公开(公告)号：CN113229823B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202110206250.0
申请日：2021-02-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种套筒式脑电测量电极和使用方法，该电极通过发束固定安装于头皮上，包括套筒、电极导线和耦合剂，所述的套筒为两端开口的套筒结构，所述的电极导线与套筒；该电极安装于头皮上时，所述的发束穿设于套筒的筒身内腔中，所述的套筒的一端与头皮紧密接触，所述的耦合剂填充于套筒的筒身内腔中，在发束根部区域与套筒之间形成油封，所述的套筒与发束通过接触摩擦固定电极，与现有技术相比，本发明具有稳固性强、测量准确、使用方便等优点。
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公开(公告)号：CN119396497B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510005390.X
申请日：2025-01-03
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云端大模型增强的边缘AI协同方法及系统。所述方法包括：通过自然语言处理技术解析自然语言请求并转化为各个子任务；评估各个边缘设备的处理能力，将子任务协调卸载到对应的边缘设备上；通过分布式的方式在各个边缘设备上进行边缘AI模型训练；使用跨设备一致性维护算法对各个初步边缘AI模型进行同步机制和一致性约束，将初步边缘AI模型的模型参数在各个边缘设备间对齐，完成边缘AI协同。通过利用自然语言处理技术深度解析用户的自然语言请求，准确转换为边缘设备可执行的子任务，实时动态分配，可以优化资源利用率并降低任务执行延迟；通过对模型进行同步机制和一致性约束，可以提升模型的整体性能和泛化能力。
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公开(公告)号：CN112947455B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110207950.1
申请日：2021-02-25
Applicant: 复旦大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉脑机交互的高速公路自动驾驶系统和方法，该系统包括导标组件以及相互交互的脑机模块和车辆自动定位驾驶模块，所述的脑机模块包括信号采集装置、信号放大装置和信号处理装置，所述的信号采集装置穿戴于驾驶员头部，用于采集驾驶员的视觉刺激脑电信号，所述的信号采集装置通过信号放大装置与信号处理装置通信连接，所述的车辆自动定位驾驶模块为车辆自带的定位及自动驾驶模块，与信号处理装置通信连接，所述的导标组件设置于高速公路路边，用于发射闪光信号，与现有技术相比，本发明具有定位精确等优点。
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公开(公告)号：CN113229823A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110206250.0
申请日：2021-02-24
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种套筒式脑电测量电极和使用方法，该电极通过发束固定安装于头皮上，包括套筒、电极导线和耦合剂，所述的套筒为两端开口的套筒结构，所述的电极导线与套筒；该电极安装于头皮上时，所述的发束穿设于套筒的筒身内腔中，所述的套筒的一端与头皮紧密接触，所述的耦合剂填充于套筒的筒身内腔中，在发束根部区域与套筒之间形成油封，所述的套筒与发束通过接触摩擦固定电极，与现有技术相比，本发明具有稳固性强、测量准确、使用方便等优点。
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