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公开(公告)号：CN118642592B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410723814.1
申请日：2024-06-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于亚健康情绪变化的冥想场景生成方法及装置，涉及脑电识别与模型训练交叉领域，包括：获得六种亚健康情绪对应的使用前、中和后的脑电信号波段；根据每种亚健康情绪的使用中脑电信号波段占全部使用中脑电信号波段的占比，调整每种亚健康情绪的训练后模型占全部训练后模型的权重，并与XR技术结合显示在MR眼镜中；当使用前和使用后的每种亚健康情绪的脑电信号波段占全部脑电信号波段的占比吻合，将使用后脑电信号波段作为第七种亚健康情绪并对Stable diffusion进行训练；将七种训练后模型与MR技术结合后显示在MR眼镜中的产后冥想场景，对模型循环迭代。本发明能够根据使用者在不同使用状态下实时生成对应的冥想场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119003685A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410992223.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F16/31 , G06F40/295 , G06N3/0455 , G10L15/26
Abstract: 本发明公开了一种法医口述记录的信息提炼与结构化处理方法及相关装置，属于法医口述信息处理技术领域；首先，将法医口述音频文件输入预先训练好的Transformer模型，得到文本转录信息；然后将文本转录信息通过大语言模型提取关键信息；最后将提取的关键信息按照数据结构进行组织和整合，构建法医口述记录的结构化数据库。本发明能够接收并转换口述记录信息为文本数据，利用先进的大语言模型进行深入的自然语言处理，包括精确的分词、词性标注和实体识别等步骤，从而从口述记录中提炼出关键信息。这些关键信息随后被组织并整合入结构化数据库中，以便于进行深入的数据分析、挖掘和应用，从而为法医鉴定、案件研究和司法调查提供了强有力的数据支持。
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公开(公告)号：CN118588114A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410849599.X
申请日：2024-06-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: G10L25/66 , G10L25/27 , G10L21/0208 , G10L25/03 , G08B21/18
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的语音信息疲劳检测与预警方法及相关装置，属于疲劳检测技术领域；对采集到的语音数据进行预处理，以消除背景噪声并精确分割语音片段；对预处理后的语音数据进行特征提取，提取关键特征；使用语音信息疲劳检测模型对提取的特征进行深度学习和分析；根据语音信息疲劳检测模型的输出结果，实时监测和判断待测人员的疲劳程度；当检测到待测人员疲劳程度超出预设阈值时，触发疲劳预警机制。本发明能够有效地识别和评估待测人员的语音特征，实现实时快速、准确地检测待测人员的疲劳程度，从而显著减少事故发生概率。
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公开(公告)号：CN118833236A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410849598.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 西安交通大学
IPC: B60W40/08 , A61B5/00 , A61B5/18 , G08B21/06 , G08B31/00 , G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06N3/0455 , B60W50/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的人脸信息疲劳检测与预警方法及相关装置，属于疲劳检测技术领域；通过采集待测人员的实时人脸图像；对人脸图像进行预处理，包括人脸检测、面部特征提取等；将预处理后的人脸图像输入到基于Transformer的深度学习模型中；通过Transformer模型提取人脸图像的特征，并对其进行疲劳评估；根据疲劳评估结果，输出待测人员的疲劳程度；当检测到待测人员的疲劳程度超过预设阈值时，触发疲劳预警机制，以实现对待测人员疲劳程度的连续监测和及时预警。本发明应用Transformer算法，极大地提升了特征提取的效能，对疲劳度的识别准确率高，识别周期短，能够显著减少事故发生概率。
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公开(公告)号：CN118642592A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410723814.1
申请日：2024-06-05
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于亚健康情绪变化的冥想场景生成方法及装置，涉及脑电识别与模型训练交叉领域，包括：获得六种亚健康情绪对应的使用前、中和后的脑电信号波段；根据每种亚健康情绪的使用中脑电信号波段占全部使用中脑电信号波段的占比，调整每种亚健康情绪的训练后模型占全部训练后模型的权重，并与XR技术结合显示在MR眼镜中；当使用前和使用后的每种亚健康情绪的脑电信号波段占全部脑电信号波段的占比吻合，将使用后脑电信号波段作为第七种亚健康情绪并对Stable diffusion进行训练；将七种训练后模型与MR技术结合后显示在MR眼镜中的产后冥想场景，对模型循环迭代。本发明能够根据使用者在不同使用状态下实时生成对应的冥想场景。
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公开(公告)号：CN117224922A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311296375.2
申请日：2023-10-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: A63B71/06
Abstract: 本发明属于一种计分方法，针对现有的竞技体育比赛打分方法，存在容易误判、穿戴不便、设备易损，以及不同赛事无法使用统一记分系统的技术问题，提供一种击打类竞技比赛计分方法、系统、设备和存储介质，采集比赛场地上的音频数据和视频数据，根据音频数据初步确定是否有可能发生有效击打，再根据视频数据确定包括发生有效击打的比赛方、有效击打采用的动作和有效击打打中的部位的有效击打信息，通过多方位的判定，排除了人为判断和计分可能引入的误差，提高了比赛的公正公平性，还能够降低经济和人力成本。另外，针对不同的比赛需要，均可进行计分，可应用于不同的比赛规则，计分简便，不需要购买昂贵的设备且设备维护方便。
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