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[发明专利]基于端到端生成对抗网络的非接触式生理信号测量方法-CN202010870622.5有效
发明人： 宋仁成;陈欢;成娟;李畅;刘羽;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N3/0475 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于端到端生成对抗网络的非接触式生理信号测量方法，其步骤包括：1处理视频数据得到色度信号，将参考信号用级数展开获得多个标签信号，并获取对应的运动信号；2构建生成对抗网络，设计生成器和判别器的网络结构，采用3D网络模块和多个1D网络模块级联构成引导式的多标签生成器，采用多个卷积块构成判别器；3生成器多个网络模块的损失函数与对抗损失的加权和作为损失函数，判别器以最小二乘损失作为损失函数；4将视频数据输入生成对抗网络训练，调整网络参数，得到最优模型。本发明能够得到较为准确的rPPG信号，为基于视频的生理参数监测的实际应用提供解决方案。
基于端到端生成对抗网络接触生理信号测量方法

[发明专利]一种基于知识蒸馏的脑电信号隐私保护方法-CN202310816059.7在审
发明人：李畅;邵成浩;宋仁成;刘羽;成娟;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏的脑电信号隐私保护方法，包括：1，原始数据的预处理，包括数据选择、样本选取、数据的上下采样；2，建立基于卷积神经网络(CNN)和自注意力网络(Transformer)的深度学习模型；3，源模型预训练，使用受试者的数据训练源模型，得到具有良好分类效果的源模型；4，遗忘训练数据选取，包括遗忘受试者数据的选取和保留受试者的数据选取；5，遗忘模型训练，依托记忆教师模型和遗忘教师模型，监督训练遗忘模型。本发明将知识蒸馏应用于脑电信号分类模型，能够使得模型有效遗忘特定受试者的脑电信息，为受试者提供有效的脑电数据隐私保护。
一种基于知识蒸馏电信号隐私保护方法

[发明专利]一种基于多尺度编解码器的多模态医学图像融合方法-CN202310742652.1在审
发明人：刘羽;余晨;成娟;李畅;宋仁成;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度编解码器的多模态医学图像融合方法，包括：1数据预处理；2构建多尺度编解码器网络，包括：多尺度编码器和解码器，其中，编码器结合卷积和视觉转换器，主要做多尺度特征提取；解码器为跨模态融合模块、多尺度特征融合模块以及上采样模块，主要对编码器提取的多尺度特征进行跨模态融合以及多尺度交互，最后上采样得到融合结果；3对多尺度编解码器网络进行训练，得到训练好的多尺度编解码器网络用于进行图像融合。本发明能充分利用不同模态医学图像中的互补信息和多尺度特征来融合出质量更好的医学图像，为人眼观察提供质量较好的图像，从而能促进后续计算机视觉任务的执行，为临床诊断和手术导航提供有利支持。
一种基于尺度编解码器多模态医学图像融合方法

[发明专利]基于在线测试时间域适应的跨受试者脑电信号分类方法-CN202310719543.8在审
发明人：李畅;毛婷婷;宋仁成;刘羽;成娟;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于在线测试时间域适应的跨受试者脑电信号分类方法，其步骤包括：1，对于原始EEG数据进行预处理，包括去除噪声、片段分割以及利用短时傅里叶变换提取时间频率特征，并获得源域数据和目标域数据；2，基于CNN网络构建源模型，学生模型，教师模型，输入数据对源模型进行训练获得预训练源模型；3.使用已有的预训发明模型初始化学生模型和教师模型；4，学生模型和教师模型在目标数据流上基于互学习策略在线调优并实现脑电信号的分类。本发明能在保护患者隐私的条件下实现对脑电信号的快速分类，从而能满足实际场景中脑电信号的分类系统的实时性需求。
基于在线测试时间适应跨受试者脑电信号分类方法

[发明专利]一种基于蚁群算法的D*人工势场融合的路径规划方法-CN202310617283.3在审
发明人：吴琪曼;陈昌林;夏日升;吴平安;苟艺辉;何应东;宋仁成 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蚁群算法的D*人工势场融合的路径规划方法，包括：1、获取机器人自身定位信息以及周围的环境信息；2、利用栅格法构建环境栅格地图；3、根据采集到的信息，构建人工势场模型，计算各节点的势场差；4、利用D*得到初始路径，并综合改进蚁群算法参数，结合人工势场各节点的势场差，进行路径规划，将最短路径平滑处理后，最终得到最优路径。本发明构建栅格地图，通过基于蚁群算法的D*人工势场融合，完成机器人工作区域内的路径规划，从而使机器人在工作运行中能更准确，更有效率地通行，为机器人的导航提供保障。
一种基于算法人工融合路径规划方法

[发明专利]基于视频和调频连续波雷达信息融合的非接触式人体呼吸率测量方法-CN202310510531.4在审
发明人： 宋仁成;任聪;杨学志;李畅;成娟;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视频和调频连续波雷达信息融合的非接触式人体呼吸率测量方法，包括：1分别处理视频和雷达双模态数据得到像素运动轨迹和距离角度图时间序列；2视频测量部分采用谱减法和主成分分析技术进行预处理，雷达测量部分采用静态杂波去除和平均滤波技术进行预处理，两种模态均采用经验模态分解技术进行单一模态测量；3特征级融合，将预处理后的双模态信号采用多元奇异谱分析提取共享的呼吸信号；4决策级融合，根据特征级融合结果和单一模态测量结果的信噪比加权频域估计值求和得到最终测量结果。本发明可在多种自发运动场景下进行呼吸测量，测量结果相比单一模态方法有显著提升，能有效地拓展视频和雷达融合测量的应用范围。
基于视频调频连续雷达信息融合接触人体呼吸测量方法

[发明专利]基于在线自适应特征参数优化的脑电信号情绪识别方法-CN202310445295.2在审
发明人：李畅;谢雨航;刘羽;宋仁成;成娟;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于在线自适应特征参数优化的脑电信号情绪识别方法，包括：1，对于原始脑电数据进行预处理，划分源域数据与目标域数据；2，建立源域多层感知机网络，提取源域数据特征后输入源域网络训练得到最优源域模型；3，建立含有在线特征参数提取模块的目标域MLP网络；4，对目标域数据提取特征后输入目标域模型进行在线自优化调整特征参数，获得优化后的目标域模型的同时完成对目标域数据的情绪识别任务。本发明能实现在保护受试者隐私的前提下，不接触源域数据且仅接触一次目标域数据就对已有的模型进行优化，从而能提高识别准确率，完成在线情绪识别。
基于在线自适应特征参数优化电信号情绪识别方法

[发明专利]一种基于头部微弱振动的非接触式心率检测方法-CN202310229849.5在审
发明人：成娟;岳必成;宋仁成;刘羽;李畅;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于头部微弱振动的非接触式心率检测方法，包括：1提取感兴趣区域特征点运动轨迹，包括：面部检测，感兴趣区域的选取，追踪感兴趣区域特征点获取运动轨迹；2将特征点的运动轨迹重构为前后方向的运动轨迹，包括：计算相邻特征点的间距，将间距的时间序列作为前后方向的运动轨迹，去除不稳定的特征点；3运动检测以及运动噪声去除，包括：信号预处理，运动检测，运动噪声去除，信号降维；4心率估算，包括：融合信号，并进行频谱分析得到心率值。本发明从视频中追踪心跳引起的头部微弱振动，将追踪轨迹重构，并进行运动噪声去除，从而提高通过头部微弱振动检测心率的准确性，为非接触式心率检测提供了新的解决方法。
一种基于头部微弱振动接触心率检测方法

[发明专利]一种基于脉搏波光电容积描记术的动脉血压信号采集方法-CN202110184194.5有效
发明人：成娟;徐宇飞;宋仁成;刘羽;李畅;刘爱萍;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： A61B5/021 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脉搏波光电容积描记术的动脉血压信号采集方法，包括：第一步，构建从脉搏波到动脉血压波形的映射，具体采用以Wave‑U‑Net为基础架构的神经网络，整个网络包括：下采样路径、中间层、上采样路径和输出层；第二步，训练网络，调整参数，得到将脉搏波信号转换为动脉血压信号的最优模型，包括：数据获取、数据预处理、网络训练。本发明将从指尖位置处获得的无创可穿戴式的脉搏波信号，通过深度神经网络，转换为目前通常采用有创侵入式才能获得的高质量的动脉血压信号，降低了高质量动脉血压信号采集的复杂程度，提供了动脉血压信号长期无创监测的可能性，进而推动移动健康监测技术的发展。
一种基于脉搏波光容积描记术动脉血压信号采集方法

[发明专利]一种基于多任务胶囊的脑电情绪识别方法-CN202111060732.6有效
发明人：李畅;王彬;刘羽;成娟;宋仁成;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务学习的脑电信号情绪识别方法，其步骤包括：1，对于原始EEG数据进行去基线和片段分割的预处理；2，建立多任务学习模型；3，对原始EEG信号进行通道注意力的处理；4，构建多任务胶囊网络模型；5，在公开数据集上采用十折交叉方法训练建立的多任务胶囊网络模型；6，利用建立好的模型实现情绪分类任务。本发明能实现高精度情绪识别，从而提高识别率。
一种基于任务胶囊情绪识别方法

[发明专利]一种基于无源域域适应的脑电情绪识别方法-CN202310322338.8在审
发明人：李畅;赵红宇;刘羽;宋仁成;成娟;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无源域域适应的脑电情绪识别方法，包括：1，对原始脑电信号数据进行预处理后将数据划分为源域和目标域；2，先提取源域数据的微分熵特征，然后构建多层感知机并在源域数据上对其训练，生成受试者的源域模型；3，利用源域模型参数和无标签的目标域数据生成受试者的目标模型；4，利用生成的目标模型实现目标域数据上的情绪分类任务。本发明不使用源域数据仅利用源域模型参数来适应目标域，能达到保护用户隐私的目的，同时能解决因不同受试者数据分布差异而导致模型识别准确率下降的问题，从而增加情绪识别方法在交通等领域的应用价值。
一种基于无源适应情绪识别方法

[发明专利]基于多目标域适应的脑电信号分类方法及应用-CN202310205395.8在审
发明人：李畅;肖慧琳;宋仁成;刘羽;成娟;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标域适应的脑电信号分类方法及应用，其步骤包括：1，对原始脑电数据进行预处理，包括样本选择、转换为图像数据、滑窗切片等；2，建立基于多目标域适应的轻型网络(Effnet)模型，初始化网络参数；3，输入数据训练网络不断优化模型参数，获得最终分类模型用于待测试脑电信号的分类。本发明将多目标域适应方法结合到Effnet网络中，能够改进模型以适应源域和目标域之间不同的特征分布，从共享表示中学习更多的特征，并将从源域学习到的知识迁移到目标域，从而获得更好的泛化性能。
基于多目标适应电信号分类方法应用

[发明专利]一种去除非规律性运动伪迹的视频心率检测方法-CN202310223470.3在审
发明人：成娟;殷辰楚;刘羽;宋仁成;李畅;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种去除非规律性运动伪迹的视频心率检测方法，是首先在视频中的人脸感兴趣区域提取绿色通道像素均值的时间序列，主要过程包括，感兴趣区域的定位，划分和筛选、追踪感兴趣区域并进行绿色通道像素均值时间序列的提取；其次是心率信号的提取，包括信号预处理、使用非负矩阵分解NMF和独立向量分析IVA相结合的方法进行有规律心率源信号的盲源分离、血容量脉冲信号的选择；最后，心率计算，对血容量脉冲信号进行傅里叶变换后，通过筛选和计算得到心率值。本发明从视频图像中提取心率信号，用于在非规律性运动伪迹情况下进行心率检测，能提高不规律运动场景下心率检测的准确性，从而为非接触式心率检测研究提供新的方法。
一种除非规律性运动视频心率检测方法

[发明专利]运动鲁棒的非接触式心率检测方法、电子设备及存储介质-CN202310112566.2在审
发明人：成娟;武梦影;宋仁成;刘羽;李畅;陈勋 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种运动鲁棒的非接触式心率检测方法、电子设备及存储介质，该方法首先从选定的视频人脸感兴趣区域中提取像素均值时间序列，包括：感兴趣区域的选取和定位、追踪感兴趣区域并进行像素均值时间序列的提取；其次非刚性运动或者刚性运行的去除，包括：信号预处理、时延实现单通道向多通道的转换、底层共享源的提取、运动噪声信号和脉冲信号的选择；最后，心率估算，对脉冲信号进行傅里叶变换再做相应的运算得到心率值。本发明从视频图像中提取心率相关信号，使用去噪算法完成运动噪声的去除，完成在运动状态下检测心率，为非接触式心率检测研究提供新的方向，进而推动非接触式检测技术在生活场景中的应用。
运动接触心率检测方法电子设备存储介质

[发明专利]用于使用地层数据的像素化解来评估地层的系统和方法-CN201780089099.9有效
发明人： 宋仁成;L·潘;吴旭翔 -专利权人：哈利伯顿能源服务公司
申请日： 2017-05-08 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： E21B47/00 文献下载
摘要：一种用于评估地下地层的系统和方法以及一种在地下地层中使钻头转向的方法。所述系统包括测井工具，所述测井工具能够操作来测量地层数据并且能够定位在与所述地下地层相交的井筒中。所述系统还包括与所述测井工具通信的处理器。所述处理器能够操作来：使用所述所测量地层数据来计算多个地层边界距离(DTBB)解；标识满足阈值的DTBB解；通过将所述所标识解划分成像素来将所述所标识解转换成像素化解；基于所述像素化解来生成地层模型；并且使用所述所生成地层模型来评估所述地层。
用于使用地层数据像素化解评估系统方法

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