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公开(公告)号：CN115097945B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210927326.3
申请日：2022-08-03
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F3/01 , G06F17/16 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/241
Abstract: 一种基于CCA系数阈值的SSVEP异步识别方法，首先在枕区对脑电信号进行采集，在离线训练阶段，训练CCA‑PSD混合系数决策算法，算出信号计算的最佳长度与最佳的脑电数据采集通道组合；在线分类阶段，采用动态划窗方法，用训练好的CCA‑PSD混合系数决策算法实时处理脑电信号，计算结果系数，然后将相邻的5个窗口进行投票，得到最终的异步控制结果。本发明的分类精度高，有效降低了凝视状态与空闲状态的错误率，具有优越的异步分类性能。
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公开(公告)号：CN115097945A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210927326.3
申请日：2022-08-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于CCA系数阈值的SSVEP异步识别方法，首先在枕区对脑电信号进行采集，在离线训练阶段，训练CCA‑PSD混合系数决策算法，算出信号计算的最佳长度与最佳的脑电数据采集通道组合；在线分类阶段，采用动态划窗方法，用训练好的CCA‑PSD混合系数决策算法实时处理脑电信号，计算结果系数，然后将相邻的5个窗口进行投票，得到最终的异步控制结果。本发明的分类精度高，有效降低了凝视状态与空闲状态的错误率，具有优越的异步分类性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115270886A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210935363.9
申请日：2022-08-05
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于SSVEP的机械臂异步控制方法，通过离线训练、多级刺激页面、数据采集、数据预处理、机械臂启动、意图识别、特征分类、机械臂控制系统实现用户对机械臂的异步控制。该系统使用alpha实现了机械臂系统的状态控制，结合CCA系数与功率谱密度的融合决策实现了机械臂控制状态与空闲状态的判别，更加符合用户的操作，有效地提升了用户通过SSVEP控制机械臂的效率，增加了机械臂操纵的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN112703889A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011387693.6
申请日：2020-12-02
Applicant: 浙江工业大学
IPC: A01D46/00
Abstract: 一种可以自动过滤吸入杂物的负压吸附采摘末端执行器，包括直管、负压腔、风管口、后端缓冲腔、落果门、收集软管和杂物收集装置，直管前端套有采摘口胶套，直管与负压腔之间设有条状气道，气道大小仅容叶片、残枝、碎屑杂物通过，而果实不能通过；直管外侧包裹着负压腔，直管与负压腔之间仅通过气道连通；直管内壁设有直管缓冲层直管缓冲层；直管末端设有落果门，落果门常态处于闭合状态，保证直管中的气密性；落果门设有扭簧，能够在果实通过后自动关闭；落果门朝直管内部一侧设有落果门缓冲层，负压腔后壁与后端缓冲腔固连；后端缓冲腔内部设有缓冲腔缓冲层；后端缓冲腔后端与收集软管相连通。本发明可以自动过滤吸入杂物。
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公开(公告)号：CN115587330A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211274657.8
申请日：2022-10-18
Applicant: 浙江工业大学台州研究院
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08 , A61B5/378 , A61B5/372 , A61G5/04 , A61G5/10 , G06F3/01 , G06F123/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Softmax的SSVEP划窗分类方法。方法包括：采集初始SSVEP脑电信号数据；处理构建为训练集；构建FFT‑CNN神经网络；将训练集输入处理，输出工作类别的softmax值，计算分类平均值；获得训练完成的网络；实时采集检测SSVEP脑电信号数据，处理后输入训练完成的网络中处理输出，获得检测平均值；选取预测平均值和预测工作类别；将分类平均值与预测平均值进行比较，对检测者的工作类别进行分类，即实现检测者在预设时间段内的阶段状态的确定。本发明引入了权重的概念，用Softmax对每次的识别结果分配一个权重，相比于传统的划窗投票方法，本发明的分类精度高，具有优越的分类性能。
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公开(公告)号：CN115227209A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210928637.1
申请日：2022-08-03
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于AdaBoost的SSVEP异步识别方法，首先在枕区对脑电信号进行采集，在离线训练阶段，首先训练两种神经网络模型：工作态SSVEP分类模型和异步分类模型，并将其结果提取为特征值，再结合CCA系数，最终训练出一个AdaBoost决策树；在线分类阶段，先采集脑电信号，并计算出三种特征值，再用训练好的决策树模型得到最终分类结果。本发明的分类精度高，有效降低了凝视状态与空闲状态的错误率，具有优越的异步分类性能。
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公开(公告)号：CN113400278A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110533219.8
申请日：2021-05-17
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种猪疫苗注射机器人，包括从上到下依次叠置的手眼系统和移动平台；所述手眼系统包括六自由度串联机械臂、双目深度相机、控制箱体以及接触式高压注射针头，所述高压注射针头安装在所述六自由度串联机械臂的执行末端，所述双目深度相机通过环状连接件安装在高压注射针头和执行末端之间；所述移动平台包括支撑整个移动平台的两个驱动轮和两个从动轮，用于提供整个猪疫苗注射机器人能源的蓄电池，包含控制底盘移动的控制电路板，提供视觉导航的视觉相机以及带动六自由度串联机械臂底部转动的转盘。本发明在情况多变的猪养殖场中能够使用高自由度的方式对猪的位置和注射部位进行快读定位和注射，提高给猪注射疫苗的效率和安全。
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