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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113057652A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110284931.9
申请日：2021-03-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电和深度学习的脑负荷检测方法，主要解决现有技术效率不高且检测精度低，难以有效检测出在虚拟现实环境下用户脑负荷程度的问题。其实现方案为：构建虚拟现实场景；设计实验范式，采集被试者脑电数据并对其进行预处理；用预处理后的脑电数据制作数据集；设计由三个时间域特征提取单元、三个空间域特征提取单元、两个随机失活层和一个拼接卷积分类器组成的卷积神经网络，并使用训练集和验证集对其训练；将测试集输入到训练好的卷积神经网络中，得到脑负荷检测结果。本发明能有效检测出用户的脑负荷状态，与传统方法相比提高了检测准确率，为更好调节身体提供辅助的参考依据，可用于虚拟现实及医疗服务中对脑电信号的检测。
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公开(公告)号：CN114224340B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202111284441.5
申请日：2021-11-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和脑电信号的驾驶员专注度检测方法，本发明的实现步骤包括：生成训练集；构建驾驶员专注度检测网络；利用生成的训练集对驾驶员专注度检测网络进行训练；采集驾驶员脑电信号；利用训练好的驾驶员专注度网络对驾驶员专注度进行检测。本发明采用空间域特征提取单元以及两个特征强化单元结构，能够充分提取并利用驾驶员专注度脑电信号特征，对驾驶员专注度的检测时效性和准确率有较好的平衡效果。本发明可为驾驶员模拟飞行训练提供数据参考。
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公开(公告)号：CN113433962B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110797588.8
申请日：2021-07-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种空中飞行平台自动化无人机回收系统和方法，解决了无人机导航信号易受干扰，回收时损耗大的问题。系统的飞行控制子系统以相机和激光雷达的信息为输入，导航无人机到达平台下方，回收装置两机械臂末端合拢，夹住无人机顶端的伸缩杆，实现无人机回收。方法有设计空中飞行平台自动化无人机回收系统；系统初始化；回收中无人机自主导航；无人机在平台下进行定位和位置校准；回收装置抓取无人机。本发明在导航期间以视觉信息和激光雷达为输入，根据无人机与平台间距离选择不同的模式，减小了信号干扰。嵌有压力传感器的抓手设计，减小了回收时的损耗。应用于无人机空中回收。
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公开(公告)号：CN114224340A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111284441.5
申请日：2021-11-01
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和脑电信号的驾驶员专注度检测方法，本发明的实现步骤包括：生成训练集；构建驾驶员专注度检测网络；利用生成的训练集对驾驶员专注度检测网络进行训练；采集驾驶员脑电信号；利用训练好的驾驶员专注度网络对驾驶员专注度进行检测。本发明采用空间域特征提取单元以及两个特征强化单元结构，能够充分提取并利用驾驶员专注度脑电信号特征，对驾驶员专注度的检测时效性和准确率有较好的平衡效果。本发明可为驾驶员模拟飞行训练提供数据参考。
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公开(公告)号：CN113433962A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110797588.8
申请日：2021-07-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种空中飞行平台自动化无人机回收系统和方法，解决了无人机导航信号易受干扰，回收时损耗大的问题。系统的飞行控制子系统以相机和激光雷达的信息为输入，导航无人机到达平台下方，回收装置两机械臂末端合拢，夹住无人机顶端的伸缩杆，实现无人机回收。方法有设计空中飞行平台自动化无人机回收系统；系统初始化；回收中无人机自主导航；无人机在平台下进行定位和位置校准；回收装置抓取无人机。本发明在导航期间以视觉信息和激光雷达为输入，根据无人机与平台间距离选择不同的模式，减小了信号干扰。嵌有压力传感器的抓手设计，减小了回收时的损耗。应用于无人机空中回收。
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