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[发明专利]基于RGB-D卷积与图神经网络的多模态特征匹配方法-CN202310040214.0在审
发明人： 孔万增;丁嘉禾 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-01-11 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了基于RGB‑D卷积与图神经网络的多模态特征匹配方法，通过针对多模态图像的分块自适应特征点检测算法检测足量、均匀的特征点，利用卷积残差神经网络针对性地对每种模态计算特征描述，并使用图神经网络，通过解决最优传输的问题来解决两张图片之间的特征匹配问题，并利用深度值投影自动生成图像配对训练数据的方法来生成样本训练。本方法无需手动设计特征描述子，网络将从样本中学习到特征描述和匹配的最佳方法，解决跨模态图像因特征的显著差异导致匹配困难的问题。
基于 rgb 卷积神经网络多模态特征匹配方法

[发明专利]一种基于区域结构一致性的汉字书法字体图像生成方法-CN202310556749.3在审
发明人： 孔万增;潘泽宇;王海啸;张建海 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域结构一致性的汉字书法字体图像生成方法。该方法如下1.获取基础字体图像和目标字体真实图像。基础字体图像包含需要生成目标字体的汉字。2.以编码器‑解码器为基础结构，构建用于输入基础字体图像生成目标字体仿真图像的生成器。3.构建用于判别目标字体仿真图像与目标字体真实图像的判别器。判别器对输入的图像数据的每一个独立的区域进行评价打分。4.构建用于字体骨架结构约束的区域结构一致性网络。5.网络训练。6.生成所需汉字的目标字体。本发明在书法字体图像生成网络中设置区域结构一致性模块，在生成过程中对汉字骨架结构进行有效约束，使生成的目标字体仿真图像字体结构清晰，能有效还原笔划细节。
一种基于区域结构一致性汉字书法字体图像生成方法

[发明专利]一种基于注意力引导张量网络的想象语音分类方法及系统-CN202310580969.X在审
发明人： 孔万增;李昌盛;周文晖;王宇涵;莫良言;金宣妤 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G10L15/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于注意力引导张量网络的想象语音分类方法及系统。获取意念想象语音脑电数据，以及其对应的标签label；对上述意念想象语音脑电数据进行数据增强，构建训练数据集；构建注意力引导张量网络，利用数据集中的数据增强后训练集进行训练，并采用数据集中未增强的测试集进行测试；利用训练并验证好的注意力引导张量网络实现脑电的想象语音分类。本发明方法将数据增强以及注意力机制的分类标识位引导的张量网络技术结合起来，实现高精度的想象语音脑电分类性能。
一种基于注意力引导张量网络想象语音分类方法系统

[发明专利]基于注意力机制的时空特征提取脑电目标空间定位方法-CN202310235690.8在审
发明人： 孔万增;韩佳楠;朱莉;张建海 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了基于注意力机制的时空特征提取脑电目标空间定位方法。该方法采用脑机接口中的快速序列视觉呈现范式，采集被试在执行观看任务时的脑电数据。然后依次提取脑电数据的通道空间注意力特征与时空特征，再进一步提取了深度时空特征。最后基于深度时空特征进行目标空间位置定位。该方法在特征提取过程中采用两个轻量级的卷积神经网络和一个紧凑的卷积神经网络，有效降低网络的计算量，适合小数据量的数据训练。在空间时间特征提取上加入了注意力机制，显式地解耦空间和时间信息，运用了整个脑电图的多通道的丰富信息，能够对来自四个方向的目标进行空间定位。
基于注意力机制时空特征提取目标空间定位方法

[发明专利]一种基于注意力机制的对比表征脑机视频目标检测方法-CN202310313394.5在审
发明人： 孔万增;洪晨益;朱莉;张建海 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/2131 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的对比表征脑机视频目标检测方法。该方法使用了两个轻量级的卷积神经网络和一个多头注意力机制的卷积神经网络，对大脑的注意力信息进行解码分类，利用脑电通道与时间维度的注意力机制以及通过对比表征的方法解决类不平衡问题，具体在训练特征提取器的阶段，对时间和空间维度的特征提取上加入了注意力机制，可以显式的解耦出空间和时间上的信息，并且通过样本对内对比学习的方式解耦出两个类间的微弱的特征差异，在特征提取的后期阶段引入多头注意力机制以学习样本的多个特征来发现微弱细小特征差异。从而定位目标是否出现以及消失的时间，解决P300特征在长视频检测中衰弱以及正负样本的长尾分布问题。
一种基于注意力机制对比表征视频目标检测方法

[发明专利]一种基于类网格细胞空间编码的半隐式神经地图构建方法-CN202310149162.0在审
发明人：戴玮辰;王佳鑫;孔万增 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于类网格细胞空间编码的半隐式神经地图构建方法。该方法使用类网格细胞空间编码，显式地对三维空间进行抽象编码，将编码结果输入神经网络中进行解码，再通过渲染的方式生成新视觉视图。该方法提出的三维空间上的类网格细胞空间编码，可以提高数据之间的关联性，消除神经地图中的冗余信息，实现对环境的压缩感知，实现信息的最大化利用，进而提高地图重建质量。构建半隐式神经地图可以应用于医疗影像、自动驾驶、游戏开发或室内设计等技术领域，自动根据输入的二维图像生成三维场景模型。
一种基于网格细胞空间编码半隐式神经地图构建方法

[发明专利]基于超图表征的协作式运动想象解码方法及脑机系统-CN202310353343.5在审
发明人：彭勇;柳友洋;朱莉;刘日恒;孔万增;张建海 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超图表征的协作式运动想象解码方法，包括如下步骤：S1、对事先采集好的多脑运动想象数据集进行预处理；S2、利用超图表征方法，从数据中提取个体间的交互信息；S3、将提取后得到的交互信息使进行核心特征提取以及特征压缩，以减少模型训练计算开销，并将核心特征提取以及特征压缩后的特征通过训练STM模型得到分类模型；S4、将训练好后的分类模型加载至在线脑机接口系统；S5、通过脑电数据采集设备采集用户真实数据，并将真实数据作为测试样本输入至在线系统中的分类模型中，进行分类决策以得到识别结果。为多人在线脑机系统，拥有在线识别的高精度和高稳定性，特征分类模块采用支持张量机(STM)模型以应对小样本问题。
基于超图表征协作运动想象解码方法系统

[发明专利]一种基于人机协同的海量视频复杂目标识别方法-CN202310142739.5在审
发明人： 孔万增;朱佳斌;韩佳楠;金宣妤;朱莉 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于人机协同的海量视频复杂目标检索方法。目前，基于机器视觉的智能系统泛化能力较弱，当环境发生变化、目标存在遮挡或呈伪装态时，在海量视频中检索目标仍然需要大量人力介入，费时费力。本发明先根据目标的粗粒度特征使用检索模型在视频库中进行预筛选，将筛选所得的目标候选集制作成脑‑眼协同RSVP范式呈现给被试。被试确定目标后，将其具体特征输入至检索模型中，从而实现在海量视频中对目标的快速定位与循迹。本发明将人类的泛化推理能力与机器的快速检索能力相结合，能够有效提升视频侦查的效率和准确率，具有极强的科学意义和社会意义。
一种基于人机协同海量视频复杂目标识别方法

[发明专利]基于注意力机制的第一视角认知编码地图构建与定位方法-CN202310294153.0在审
发明人：戴玮辰;高健;孔万增 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开了基于注意力机制的第一视角认知编码地图构建与定位方法。该方法首先对待建图的环境信息进行拍摄，根据图像的位置与姿态，对位置信息进行编码。再通过ViT架构对图像信息进行编码，获得图像特征。将连续图像的位置特征与图像特征输入注意力机制，计算每张图像的注意力得分，模拟人脑根据位置信息重建的图像信息。然后将注意力机制输出的图像信息进行残差连接，与真实图像进行差异比较计算损失，更新网络模型参数。最后将待识别图像输入训练后的网络模型，通过反向修正输入图像的假设位置信息，输出预测的图像位置，完成定位。
基于注意力机制第一视角认知编码地图构建定位方法

[实用新型]一种基于水凝胶电极的脑电采集装置-CN202320022189.9有效
发明人： 孔万增;杨天伦 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： A61B5/266 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种基于水凝胶电极的脑电采集装置。本实用新型包括主控模块、ADC模块、无线模块、电源模块、去耦模块、滤波模块和脑电采集电极；电源模块给其他模块供电；主控模块控制无线模块与主机进行通信，控制ADC模块进行模数转换；无线模块实现脑电采集装置与主机通信的功能；ADC模块将脑电采集电极的模拟信号转换为24位数字信号；去耦模块降低器件耦合到电源模块的噪声；滤波模块通过无源RC滤波器对脑电采集电极的模拟信号进行低通滤波和ESD保护。本实用新型使用便捷，操作简单，佩戴舒适，在便携式脑电采集装置、智慧健康养老等领域具有广泛的应用前景，采集效果经过SSVEP实验范式验证效果良好。
一种基于凝胶电极采集装置

[发明专利]一种抑郁症脑电神经反馈方法及系统-CN202110274032.0有效
发明人：邹凌;王玥;周天彤;孔万增;罗锦宏 -专利权人：常州大学
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种抑郁症脑电神经反馈方法及系统，该方法采用优化后的二次规划特征选择方法，在全局范围下有效选取最优电极，将64导联降至20导联，大大降低了后续计算量，从而提高反馈的实时性。然后，采用快速过渡过程方法捕捉脑电信号振幅的瞬时变化，进而计算结构同步指数和脑连接不对称指标；最后，基于所计算的脑连接不对称指标对脑区进行自适应调节，不仅可以体现大脑左右半球网络之间的协同控制程度，还能从指标变化的角度对抑郁症的神经机理进行更好的分析。
一种抑郁症神经反馈方法系统

[发明专利]一种基于特征去相关解耦的任务无关脑纹识别方法-CN202211571546.3在审
发明人： 孔万增;金宣妤;李倪;唐佳佳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开一种基于特征去相关解耦的任务无关脑纹识别方法。现有方法缺乏对大脑固有的身份信息的挖掘导致，这使得脑纹识别在跨任务场景下的鲁棒性较差，难以在实际应用中推广。本发明首先采用两个分支网络分别粗粒度分解脑电中的身份信息和任务相关信息；其次，考虑到任务状态对身份信息的影响，采用去相关的方法使得身份信息和任务相关信息尽可能独立；最后，通过对抗自监督的方式充分利用脑电中的脑纹特征用于分类。本发明方法性能良好，能够实现高效的任务无关脑纹识别，是一种可鲁棒地用于现实生活中的脑纹识别方法。
一种基于特征相关任务无关识别方法

[发明专利]一种基于注意力引导双向胶囊网络的多模态情感分类方法-CN202111120932.6有效
发明人： 孔万增;刘栋军;唐佳佳;金宣妤 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开一种基于注意力引导双向胶囊网络的多模态情感分类方法。由于具有可训练的视点不变变换特性，胶囊网络目前在分析多模态学习的异质性问题上已经证明了它的有效性。在预处理阶段，本发明提供了多模态动态交互增强模块，在特征层面上显式地增强了跨模态同质性，这有利于模型在更加紧凑的局部公共空间内有效地执行多模态解耦过程。在此基础上，提出了基于注意力引导的双向胶囊网络(ABCN)，通过新的双向动态路由机制来探索全局多模态公共消息。然后，利用全局多模态上下文来指导多模态动态路由过程，同时研究每个模态的全局最优公共线索。这大大提高了学习效率，并提供了在所有模式之间架起桥梁的优越能力。
一种基于注意力引导双向胶囊网络多模态情感分类方法

[发明专利]基于张量化频空注意力域适应网络的跨时段脑纹识别方法-CN202310129985.7在审
发明人： 孔万增;金宣妤;杨心宇;朱莉;唐佳佳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开基于张量化频空注意力域适应网络的跨时段脑纹识别方法。针对现有大多数多源域自适应方法是单独弥合多个源域和目标域之间的域差距，而忽略各分布对齐域不变特征之间的关系。本发明通过建模域不变特征的重要关系辅助目标域的性能，而不受源域之间分布差异的影响。采用一种新的张量化频空注意网络(TSFAN)，以联合合并成对源和目标以及跨源域的适当公共频空特征。考虑到维度的问题，TSFAN进一步近似地表示为低秩Tucker格式，使TSFAN在域的数量上线性扩展，将TSFAN扩展到与任意时段数量的情况。本发明能够实现高效的跨时段任务无关脑纹识别，是可用于现实生活中便携式脑纹识别的一种有效方法。
基于量化注意力适应网络时段识别方法

[发明专利]一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法-CN202111341855.7有效
发明人： 孔万增;刘栋军;白云;王雪岩;曹泽阳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DMP的下肢外骨骼上楼梯控制方法。本发明的具体步骤如下：1.上楼梯髋、膝关节角度数据采集。2.对步骤1采集的角度数据进行预处理。3.使用激光测距模块测量楼梯高度与宽度。4.建立DMP步态生成模型。5.利用训练好的DMP模型，实时规划出上楼梯步态轨迹。本发明创新性地对外骨骼运动的髋、膝关节角度曲线进行分段，使用DMP分别对两段曲线进行学习，利用几何关系通过楼梯高度、宽度推算出髋、膝关节的角度，将其作为目标点输入DMP，自动生成相应的上楼梯步态角度曲线。本发明实现了楼梯尺寸数据的自动测量，得到的上楼梯轨迹曲线实验效果良好。
一种基于 dmp 下肢骨骼楼梯控制方法

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