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公开(公告)号：CN109331453A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811181254.2
申请日：2018-10-11
Applicant: 燕山大学
IPC: A63B71/06
Abstract: 本发明公开了基于肌电反馈与Kinect交互的虚拟康复系统及训练方法，所述系统包括数据采集部分和虚拟现实人机交互部分；所述数据采集部分包括肌电信号数据采集模块和Kinect肢体动作识别模块；所述虚拟现实人机交互部分包括康复训练方式选择模块和虚拟现实人机交互模块；所述系统的康复训练方式包括肌电反馈方式、Kinect交互方式和肌电+Kinect结合方式，从而可以满足患者不同关节康复训练的需求；所述肌电+Kinect结合方式为一种全新的康复训练方法，通过Kinect进行肢体动作识别，由肌电信号进行肌力大小评估，实现对虚拟康复训练场景难度系数的自适应调整，从而可以满足患者的个性化康复需求。
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公开(公告)号：CN109011097A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810834728.2
申请日：2018-07-26
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: A61M21/00 , A61M2021/0011 , A63B71/0619 , A63B71/0622 , A63B2071/0638 , A63B2071/0647 , A63B2230/105 , G06F3/011 , G06F3/015 , G16H20/30
Abstract: 本发明公开了一种基于运动想象与增强现实的康复训练方法，所述康复训练方法将运动想象与增强现实技术相结合，针对脑卒中软瘫期患者运动能力十分微弱的特征，设计基于运动想象的康复训练模式，即对患者的脑电信号进行采集、处理和分析，基于运动想象，通过离线训练和在线控制，来实现对康复场景的控制；利用Kinect扫描技术来获取真实场景，通过增强现实技术，将虚拟物体添加到真实场景中，达到对现实增强的效果，患者可以通过运动想象模式实现对真实场景中虚拟物体的控制，完成相应的任务，这大大提高了患者康复训练的积极性，从而可以达到脑功能重塑的效果，进而有利于患者的康复。本发明大大提高了患者康复训练的积极性，能够达到脑功能重塑的效果。
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公开(公告)号：CN106529421A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610916704.2
申请日：2016-10-21
Applicant: 燕山大学
CPC classification number: G06K9/00523 , G06F3/015 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种基于混合脑机接口技术的情绪及疲劳检测辅助驾驶系统，包括脑电信号采集部分、脑电信号处理分析部分、疲劳报警及语音控制车载电器部分。脑电信号采集部分采集模拟量脑电信号输出至脑电信号处理部分，脑电信号处理部分对脑电信号进行处理且计算驾驶员疲劳程度并将结果发送至疲劳报警及语音控制车载电器部分，疲劳报警及语音控制车载电器部分根据得到的结果做出相应的报警并发送至电器设备控制模块进行对车载电器设备的控制。本发明针对驾驶员在驾驶过程中产生的疲劳和情绪状况进行检测，消除因驾驶疲劳和“路怒”驾驶带来的安全隐患，降低交通事故的发生率，并能语音控制空调、多媒体、天窗等设备辅助控制，提高驾驶的安全性。
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公开(公告)号：CN113398422A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110814382.1
申请日：2021-07-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种基于运动想象‑脑机接口和虚拟现实的康复训练系统及方法，利用脑电信号采集设备实时采集受试者康复过程中的脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理；对经过预处理的脑电信号进行特征提取，基于提取的特征建立运动想象意图识别模型；开发以第一人称视角和第三人称视角的训练运动场景，经VR头盔渲染训练运动场景；受试者在VR环境下选择两种不同的视角进行训练，受试者根据提示进行运动想象，当识别到受试者想象时，场景中对应的肢体完成相应的动作；通过对受试者的脑电信号进行脑网络分析得到的受试者运动想象有关脑区激活程度的量化指标，对康复训练进行评分，并生成康复报表。本发明能够达到良好的康复训练效果。
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公开(公告)号：CN109147279B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201811219104.6
申请日：2018-10-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网的驾驶员疲劳驾驶监测预警方法及系统。所述监测预警方法包括：同步采集驾驶参数；对驾驶参数进行预处理，并分别对驾驶参数进行特征提取，确定特征全集；对特征全集内的特征进行归一化处理，并通过序列浮动向前选择算法对特征全集内的特征进行筛选，确定最优特征子集；以最优特征子集作为支持向量机的输入，以驾驶员的驾驶状态作为支持向量机的输出，搭建疲劳检测模型；根据疲劳检测模型确定驾驶员的当前驾驶状态；利用车联网技术将当前驾驶状态实时传输至客户端，由客户端的使用人员或企业进行监控。根据本发明所提供的方法及系统能够降低监测系统的误识率，解决由于佩戴检测设备影响驾驶舒适度的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109147279A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811219104.6
申请日：2018-10-19
Applicant: 燕山大学
IPC: G08B21/06 , B60R21/015 , A61B5/0402 , A61B5/22
CPC classification number: G08B21/06 , A61B5/0402 , A61B5/22 , A61B5/6893 , B60R21/01516 , B60R21/0153
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网的驾驶员疲劳驾驶监测预警方法及系统。所述监测预警方法包括：同步采集驾驶参数；对驾驶参数进行预处理，并分别对驾驶参数进行特征提取，确定特征全集；对特征全集内的特征进行归一化处理，并通过序列浮动向前选择算法对特征全集内的特征进行筛选，确定最优特征子集；以最优特征子集作为支持向量机的输入，以驾驶员的驾驶状态作为支持向量机的输出，搭建疲劳检测模型；根据疲劳检测模型确定驾驶员的当前驾驶状态；利用车联网技术将当前驾驶状态实时传输至客户端，由客户端的使用人员或企业进行监控。根据本发明所提供的方法及系统能够降低监测系统的误识率，解决由于佩戴检测设备影响驾驶舒适度的问题。
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公开(公告)号：CN107845285A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201710893544.9
申请日：2017-09-28
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无线通信的大中型停车场车位智能管理系统及方法，车位信息检测与传输部分、停车场管理员系统部分、客户端手机APP部分。本发明所述的停车位智能管理系统，运用超声测距技术检测车位占用情况，通过Zigbee无线通信模块，将车位数据进行实时无线传送；作为无线网络协调器的通信模块将所有车位信息上传至管理员系统部分，通过管理员系统软件及界面实时显示车位空余数量、使用数量等信息；结合客户端手机APP的使用，车主可以实现对所需停车位的预约及自动缴费，有效缩短车主停车时间，停车场管理员可以通过此系统进一步实现停车场车位的智能管理，在一定程度上降低大中型停车场的管理成本并提高其管理效率。
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公开(公告)号：CN113398422B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110814382.1
申请日：2021-07-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供了一种基于运动想象‑脑机接口和虚拟现实的康复训练系统及方法，利用脑电信号采集设备实时采集受试者康复过程中的脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理；对经过预处理的脑电信号进行特征提取，基于提取的特征建立运动想象意图识别模型；开发以第一人称视角和第三人称视角的训练运动场景，经VR头盔渲染训练运动场景；受试者在VR环境下选择两种不同的视角进行训练，受试者根据提示进行运动想象，当识别到受试者想象时，场景中对应的肢体完成相应的动作；通过对受试者的脑电信号进行脑网络分析得到的受试者运动想象有关脑区激活程度的量化指标，对康复训练进行评分，并生成康复报表。本发明能够达到良好的康复训练效果。
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公开(公告)号：CN107822623A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710942971.1
申请日：2017-10-11
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0476 , A61B5/0488 , A61B5/11 , A61B5/16
Abstract: 本发明公开了一种基于多源生理信息的驾驶员疲劳及情绪评价方法，包括以下步骤：1、同步采集驾驶员脑电、心电、肌电和姿态信号；2、对生理信号进行预处理和特征提取；3、构建模糊神经网络的评估模型，实现驾驶员疲劳及情绪评估；4、基于评估模型并利用遗传算法不断学习驾驶员的评价指标，提取驾驶员疲劳及情绪评价的规则方法，提高评估准确性。本发明强调决策信息的全面性以及分类方法的先进性，极大地提高了驾驶员疲劳及情绪评价的准确率，降低了交通事故的发生概率。
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公开(公告)号：CN208726201U
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201820142651.8
申请日：2018-01-29
Applicant: 燕山大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本实用新型涉及康复机器人技术领域，尤其涉及一种可穿戴主动式手功能康复机械手，包括：手背支架、手指关节、推杆电机、机械手控制模块，所述手背支架作为整个机械手的机架，所述手指关节包括近指端、近指驱动节、调节器、连接块、中指端和远指驱动节，并通过近指端固连在所述手背支架上，所述推杆电机底端固连在所述手背支架上，推杆末端与所述手指关节的近指驱动节铰接，所述机械手控制模块固连在所述手指关节的远指驱动节，患者穿戴机械手，所述机械手控制模块采集患者手指远指关节的运动信息并预估患者手指的运动趋势，所述机械手控制模块将此运动趋势转换为驱动信号控制所述推杆电机动作，所述推杆电机推拉的速度和方向受到所述机械手控制模块的实时控制，从而保证了手指关节整体的运动和患者的主动动作意图相匹配，实现患者主动控制和单根手指精确控制。
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