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公开(公告)号：CN114983413B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210532462.2
申请日：2022-05-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/02 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于脉搏波形态特征的大脑认知负荷客观量化评估方法，步骤如下：采集静坐及脑力任务期间的脉搏波信号；对脉搏波信号进行预处理；逐周期提取预处理后的脉搏波信号形态特征；提取脉搏波信号形态特征的时域指标，对时域指标进行去差异处理；使用序列后向选择算法筛选特征，通过最优特征组合训练SVM分类器；通过Sigmoid参数模型构建SVM概率输出模型；使用SVM概率输出模型对待测对象的脉搏波信号进行认知负荷量化评估。本发明避免了传统的主观量表检测所具有的主观局限性，对认知负荷进行客观评估；采用去差异处理后的最优特征组合综合评估，使评估结果更准确；对认知负荷水平进行了进一步客观量化。
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公开(公告)号：CN114983415B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210535117.4
申请日：2022-05-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于面部视频的工作记忆负荷水平识别方法，通过摄像头采集不同工作记忆负荷下的面部视频，计算出心率等多个指标，并对指标进行特征选取和负荷水平分类，识别工作记忆负荷水平。步骤如下：在屏幕上展示题目，不断增大记忆难度；从第二轮测试开始，被测者记忆当前轮和前一轮的题目，并写下前一轮的题目；在测试开始、中间和结束时段，通过摄像头采集人脸视频，提取出脉搏波信号，进行信号重构和去噪处理，计算出心率等多个指标，并进行特征选取和负荷水平分类，识别出工作记忆负荷水平。本发明能为工作记忆负荷水平的客观识别提供一种无损无创的便捷手段。
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公开(公告)号：CN118625343A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410673672.2
申请日：2024-05-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01S17/86 , G01S17/931
Abstract: 本发明公开了一种基于二维正交雷达的地面障碍物检测方法。通过联合标定与刚体变换对单目相机和两个正交摆放的二维激光雷达三者坐标系进行空间对准，采集障碍物点云与图像，对获取的障碍物点云与图像进行预处理，进行点云投影并确定待处理障碍物轮廓，通过分别建立障碍物在水平方向和垂直方向上物理距离与像素距离之间的映射关系，即计算每个像素代表的实际平均横向距离和实际平均纵向距离；然后结合轮廓像素差信息与点云距离信息提取出障碍物的高度、宽度和深度信息。
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公开(公告)号：CN114983412B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210512666.X
申请日：2022-05-12
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/0507 , A61B5/08 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式雷达的非接触式大脑认知负荷客观检测方法，通过分布式雷达获取多通道雷达回波信号，筛选出呼吸信号信噪比最高的通道，对其滤波获取呼吸信号，基于呼吸信号建立支持向量机模型检测大脑认知负荷水平。步骤如下：将分布式雷达对准人体胸腔，分别采集静坐及执行认知任务期间的多通道雷达回波信号；从多通道雷达回波信号获取呼吸信号信噪比最高的通道，再通过滤波获取呼吸信号；从所得呼吸信号提取时域特征和频域特征，去除个体差异；基于去除个体差异后的时域特征和频域特征，进行特征选择，建立支持向量机模型对大脑认知负荷水平进行检测。本发明为大脑认知负荷的检测提供了一种非接触、鲁棒性强、客观的检测方法。
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公开(公告)号：CN116912929A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310638554.3
申请日：2023-06-01
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种面向不同人群的钢琴指法个性化生成方法，步骤如下：采集演奏者的手指数据，包括手指跨度、力度、灵敏度；依据演奏者的手指数据，建立指法舒适度指标；采用时序差分控制的强化学习算法作为学习网络进行训练；从新乐曲的MIDI文件中提取音符序列，输入经过训练的学习网络，生成指法序列。本发明基于不同演奏者的手指生理特征生成个性化的钢琴指法，相较于单一的指法受众更广，具备更良好的教学意义。此外，本发明采用强化学习算法进行指法生成，不依赖于指法标注数据，因此生成指法不受指法标注数据质量和数据量大小的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116616709A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310583624.X
申请日：2023-05-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非静止状态下多通道面部视频生理指标的工作记忆负荷评估方法，采用多通道记录不同工作记忆负荷的面部视频，提取心率等指标，评估工作记忆负荷水平，克服了在测量过程需要被测者保持静止的问题。步骤如下：多通道采集不同负荷下的面部视频；对单个通道视频划分多个感兴趣区域并从中提取脉搏波信号进行去噪，然后基于多谐波信噪比融合多个感兴趣区的脉搏波信号，得到单个通道脉搏波信号；重复上述步骤得到多通道脉搏波信号并进行对齐，然后融合多通道的脉搏波信号，得到最终脉搏波信号，提取心率等指标，评估工作记忆负荷水平。本发明可以为评估工作记忆负荷提供一种无创无损的方法。
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公开(公告)号：CN110868224B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN201911171161.6
申请日：2019-11-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: H03M13/09
Abstract: 本发明公开了一种基于模4和分段校验辅助的极化码编译码方法，属于数字信息传输技术中的信道编译码领域，包括，将长度为K个的消息位分为M个子段，其中前M‑1个子段的长度相同，在前M‑1个子段中，每个子段分别取第个比特位和第k个比特位构成本子段的一组校验位，每个子段除去2个校验位后的其他消息位放置信息位，第M个子段的消息位均放置信息位，其中k为前M‑1个子段中的每个子段的比特位数，为向下取整运算符；对每个子段的信息位和值进行模4运算，进行校验位编码，将所有信息位和固定位组合，编码完成。
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公开(公告)号：CN113076871B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110354428.6
申请日：2021-04-01
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于目标遮挡补偿的鱼群自动检测方法，该方法包括：通过在多旋翼无人飞船上搭载相机采集鱼群图像，并进行标记和数据扩充；进行特征提取，使用双支路特征提取网络对输入鱼群图像进行由浅至深的多级特征提取，获得五个特征图；进行特征融合，使用改进的语义嵌入分支将深层特征图的语义信息融合到其上一层的浅层特征图中，并将四倍下采样特征图的细节信息融合到八倍下采样特征图中；通过三个特征图进行鱼目标的预测，得到候选框，并采用改进DIoU_NMS非极大值抑制算法处理重复候选框，输出鱼群检测的结果。本发明可以在鱼群聚集导致相互遮挡时提高鱼群检测的召回率，进而提高鱼群检测的平均精确度。
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公开(公告)号：CN108009218B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201711165273.1
申请日：2017-11-21
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于聚类分析的个性化音乐协同创作匹配方法及系统，包括服务端及客户端，具体步骤如下：用户输入编辑乐谱音阶序列信息，将用户输入的乐谱音阶序列信息进行聚类分析，按照目前主流的音阶类型与用户输入的乐谱音阶序列的相似度进行聚类处理，从而将所有在线用户归类到某一聚簇中，进一步得到音阶序列特征向量，计算当前用户与聚簇间其他用户输入的乐谱音阶序列信息的相似度，当前用户获得聚簇间按照输入序列相似度从大到小排序的前k个相似用户，然后将k个用户作为当前用户的候选匹配对象；当前用户向候选匹配用户发送配对请求，同意则建立网络连接，进行与音乐风格相近的用户进行交互。
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公开(公告)号：CN113160053A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110354434.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于位姿信息的水下视频图像复原与拼接方法，该方法过程如下：通过水下视频图像采集装置获取带有同步校准信号的水下视频图像和相机的位姿信息；将水下视频图像的视频帧和位姿信息进行一一对应；利用位姿信息计算视频帧之间的单应矩阵，进而求得视频帧之间的重叠面积，通过重叠面积所占的比例提取关键帧，并对视频帧和位姿信息进行时间校准；采用改进的基于自适应参数获取的相对全局直方图拉伸的浅水图像增强算法进行水下视频图像复原；结合位姿信息将复原后的关键帧划分为多个子模块；将子模块拼接成子模块图像后，再将多个子模块图像合成一张最终的全景图。本发明结合位姿信息，能快速得到清晰的水下全景图。
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