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[发明专利]一种基于可穿戴设备的情绪检测提醒方法-CN202310961895.4有效
发明人：潘桐杰;叶娅兰;罗通侯君 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可穿戴设备的情绪检测提醒方法，属于时序信号的分类识别技术领域。本发明基于双线性卷积神经网络的特征生成网络关注信号之间的局部差异，从而使得识别模型能更好地区分不同情绪类别所对应的信号样本；对输入进行局部掩码再将其输入至特征生成器中，以得到对应的隐空间特征，再将隐空间特征重构为未掩码的原始输入，以学习到与标签信息不敏感的因空间特征表示；本发明基于伪标签提纯策略来进一步减轻偏移标签对目标域数据识别准确度的影响，以最终实现在不访问已有用户数据情况下的知识迁移任务。本发明方法可实现对情绪类别的实时识别，同时对指定的目标情绪类别进行提醒预警。
一种基于穿戴设备情绪检测提醒方法

[发明专利]一种基于生理信号的开放集情感识别方法-CN202310937260.0有效
发明人：潘桐杰;叶娅兰;周镪 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生理信号的开放集情感识别方法，属于情感类型识别技术领域。本发明包括：采集不同离散情感下的原始脑电信号，并对其进行信号预处理，得到训练样本信号及其情感标签；将训练样本信号输入特征提取网络进行信号特征提取，获取特征提取网络的输入信号的共享特征，将共享特征输入情感分类网络，用于获取预测的情感类别，并基于预测结果对特征提取网络和情感分类网络进行网络参数训练，以得到训练好的特征提取网络和情感分类网络，基于训练好的特征提取网络和情感分类网络获取待识别脑电信号的情感识别结果。本发明使识别模型具备了发现未知类情感的能力，同时能够自适应地调整开放集决策边界而无需未知类的先验知识。
一种基于生理信号开放情感识别方法

[发明专利]面向数字孪生系统的轴承故障智能诊断方法-CN202110672251.4有效
发明人：徐洁;叶娅兰;潘桐杰;李玉祥;万正易 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向数字孪生系统的轴承故障智能诊断方法，属于轴承故障不平衡检测技术领域。本发明针对在实际情况下数字孪生系统中正常数据和异常数据不平衡的情况，在不对原始数据进行扩充的情况下，提高轴承故障的诊断效果。本发明为：数字孪生系统实时监测目标轴承的轴承振动信号；将目标轴承当前的轴承振动信号输入轴承故障诊断网络，基于轴承故障诊断网络的输出获取目标轴承的当前故障检测结果。本发明用于轴承诊断实际场景中出现的数据不平衡现象，可以在正常和故障数据不平衡的实际场景中提升对于故障数据的诊断效果，在数字孪生系统中利用本发明所设置的轴承故障诊断网络可以实时监控轴承设备的健康状况。
面向数字孪生系统轴承故障智能诊断方法

[发明专利]在线场景下心电信号的跨用户情感识别方法-CN202110802173.5有效
发明人： 叶娅兰;李云霞;何文文;潘桐杰;孟千贺 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明公开了一种在线场景下心电信号的跨用户情感识别方法，属于情感识别技术领域。本发明通过学习源域数据和目标域数据的数据分布的共享子空间，减小个体差异造成的用户间差异，建立跨用户的情感识别分类器；然后通过基于在线数据自适应处理方法，将输入心电信号数据和初始目标数据对齐，减小用户自身的差异，以适应时变的心电信号；最后，使用训练好的情感识别分类器对对齐后的输入心电信号数据进行分类，得到当前输入心电信号的情感状态。本发明用于跨用户情感识别，其识别精度高、速度快、健壮性强，减小了用户间和用户自身心电信号数据的差异，适用于与训练数据不同对象的在线情感识别，从而保证了跨用户在线情感识别方法的可实施性。
在线场景电信号用户情感识别方法

[发明专利]跨用户场景下对抗域适应的脑电情绪识别方法-CN202210001237.6有效
发明人： 叶娅兰;李云霞;朱欣;孟千贺 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨用户场景下基于注意力机制的对抗域适应的脑电情绪识别方法，属于脑电情绪识别技术领域。本发明包括：首先进行数据集的收集和划分，用带有常规卷积神经网络的图卷积神经网络提取特征表示，构建一个广阔的特征空间。然后将特征空间划分为若干个区域，每个区域对应一个域判别器。训练过后，域判别器难以判别的区域，相对来说具有更好的迁移能力。通过赋予这些区域更大的权重，训练集中在多个具有更好的迁移能力的区域的对齐上。以提取到区别能力和迁移能力的情绪相关和领域不变的特征，从而提高迁移能力，获得更好的情绪识别性能。本发明方法大幅度提升了情绪识别模型的效果，具有更好的可实用性。
用户场景对抗适应情绪识别方法

[发明专利]基于对抗性域适应策略的跨用户人体行为识别方法-CN202110802467.8有效
发明人： 叶娅兰;周镪;孟千贺 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗性域适应策略的跨用户人体行为识别方法，属于行为识别技术领域。本发明首先对原始加速度数据和陀螺仪数据进行预处理并图像化为单通道活动图像，再从图像空间和时间序列两个维度进行特征提取。采用对抗性域适应策略分三步进行特征提取网络和两个分类器的训练，以优化提取到的特征的分布，减少跨用户带来的特征决策边界处混淆的影响，同时引入最小化类间混淆损失，减少跨用户带来的特征重叠处混淆的影响。最后将优化分布后的特征输入到分类器中，综合考虑两个分类器的预测结果，对人体行为进行分类，得到人体行为状态。本发明减少了个体间差异带来的影响，有效提高了基于传感器信号的跨用户人体行为识别精度。
基于对抗性适应策略用户人体行为识别方法

[发明专利]一种基于超分辨率多尺度特征融合的小目标检测方法-CN202111473712.1有效
发明人：徐洁;叶娅兰;刘紫奇 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超分辨率多尺度特征融合的小目标检测方法，属于图像处理技术领域。本发明将待识别的低分辨率图像输入特征提取器获取第一特征图，对低分辨率图像进行数据增强处理再与噪声扰动叠加后输入生成器得到叠加量；第一特征图和叠加量的叠加结果作为第一重构特征并输入解码器获取不同尺寸的第二重构特征并输入特征融合网络；特征融合网络将所有第二重构特征上采样到相同的尺寸进行叠加，得到第三重构特征并输入图像目标检测网络；基于图像目标检测网络的输出得到小目标的类别及其检测框位置。本发明在进行小目标检测的同时达到训练时间短、快速推理快和精度高的效果，并且具有行业领先的小目标检测效果。
一种基于分辨率尺度特征融合目标检测方法

[发明专利]一种基于多源域适应的脑电信号跨用户警觉性监测方法-CN202211330654.1有效
发明人：张旸吴庸;叶娅兰;王冲;潘桐杰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源域适应的脑电信号跨用户警觉性监测方法，属于脑电信号识别技术领域。本发明采集多名用户的脑电信号进行预处理并作为多源源域。对于每一个源域数据，设置一个特征提取器实现对脑电信号的空间特征和时序特征的提取，设置两个任务分类器实现对特征的分类。采用对抗性域适应策略进行特征提取器和任务分类器的训练，以优化提取到的特征的分布，减少跨用户带来的特征决策边界处混淆的影响。在使用时，该系统利用可穿戴设备将脑电信号输入特征提取器和任务分类器中，通过投票的方式判定用户处于的警觉性状态。本发明实用性高，泛化性强，有效的提升了跨用户背景下用户的警觉性劳状态监测精度。
一种基于多源域适应电信号用户警觉性监测方法

[发明专利]多跨域场景下基于活动图加权的人体行为识别方法-CN202111668405.9有效
发明人： 叶娅兰;刘紫奇;孟千贺 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种多跨域场景下基于活动图加权的人体行为识别方法。本发明包括人体生理信号预处理、信号活动图转换、模型预训练、样本加权、训练模型和运动状态识别六部分；对预处理后的信号样本提取每一维度重新排列组合，应用二维离散傅里叶变化转换为活动图形式；接着基于同一类别数据会映射到子空间相近位置这一假设，应用源域数据和三元组损失预训练模型，提升模型泛化能力；利用域判别器的概率预测分别对源域和目标域的样本加权；计算源域加权交叉熵损失和目标域加权信息熵损失，用整体预测概率的熵作为正则项，达到跨域知识迁移的目的；最后，目标域数据输入模型，其输出经过softmax函数对人体活动进行分类。
多跨域场景基于活动加权人体行为识别方法

[发明专利]面向可穿戴设备光电容积脉搏波信号发现和识别新用户的身份识别方法-CN202111522123.8有效
发明人： 叶娅兰;徐洁;熊国枨;孟千贺 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向可穿戴设备光电容积脉搏波信号发现和识别新用户的身份识别方法。本发明将经过预处理后的部分脉搏波信号作为训练集，通过深度神经网络训练具有提取时间稳定的可辨识性特征；基于聚类方法找到各类别的中心点，并根据中心点进行特征转换，得出各类别下类别特征向量，构建模板数据库；在测试集中，通过同样的信号处理方法和特征转换得到特征向量，计算其与模板数据库中各类别的特征向量的调整余弦相似度，判断其是否超过设定的阈值从而判断其是否属于模板数据库中的老用户或是一个新用户。本发明实施便捷、实用性高、识别精度高，不仅能够识别模板数据库中已存在的老用户，同时能够有效地发现和识别未在数据库中的新用户。
面向穿戴设备光电容积脉搏信号发现识别新用户身份方法

[发明专利]一种跨时期场景下的通信辐射源个体智能识别方法-CN202210818173.9在审
发明人： 叶娅兰;董海;王春机;孟千贺 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨时期场景下的通信辐射源个体智能识别方法，涉及辐射源个体识别技术领域。针对通信信号辐射源自身特性及受复杂电磁环境因素影响，导致随时间推移辐射源个体可区分度下降的问题，基于生成对抗网络，通过残差块构建生成器建立前后两个时期数据特征分布之间的映射关系；通过在判别器中加入噪声和以一定概率丢弃神经元，稳定模型训练过程并降低过拟合风险；通过对抗训练，构建鲁棒、泛化能力强的分类器；通过上述技术方案，本发明能实现跨时期场景下稳定有效的通信辐射源个体识别。
一种时期场景通信辐射源个体智能识别方法

[发明专利]一种基于超图学习的安全帽实时检测方法-CN202110155611.3有效
发明人： 叶娅兰;冯涛;鲁力;何钰坤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于超图学习的安全帽实时检测方法，该方法首先通过运动目标检测圈定模型进行运动目标检测圈定；根据运动目标检测圈定的结果，通过安全帽实时检测模型对人体目标中的安全帽实现实时检测；并通过运动目标追踪模型进行运动目标跟踪。本发明能够解决当前安全帽检测中的准确性与实时性无法兼顾的问题，因为超图学习只需要对图片特征进行一次简单的矩阵运算，不需要反复迭代计算或者多次遍历图片特征，能够保证安全帽检测的实时性。另一方面，超图相比于普通图，可以在多个点之间建立边，而这本质上是一种聚类的表现，而聚类的先行步骤，即是分类，因此超图学习能够保证安全帽检测的准确性。
一种基于超图学习安全帽实时检测方法

[发明专利]面向可穿戴设备的超图特征融合和集成学习的人体行为识别方法-CN202010792637.4有效
发明人： 叶娅兰;潘桐杰;鲁力;何文文;杨珂 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-08-09 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向可穿戴设备的超图特征融合和集成学习的人体行为识别方法。本发明首先对原始加速度数据和陀螺仪数据提取时域和频域特征，然后基于卷积神经网络提取深度特征，再进行标准化处理后降维。利用Saito超图学习对传感器行为特征和个性因素进行融合，并利用稳定变换矩阵实现实时特征融合，同时考虑到传感器信号存在时间差异性，对稳定变换矩阵进行周期更新。最后将所获得的最终规定特征向量输入到集成学习分类器中，对人体行为进行分类，得到人体行为状态。本发明利用Saito超图学习来高效融合传感器数据与个性因素即充分地利用不同类型信息间的互补特性达到更好的融合效果，有效提高行为识别模型的普适性。
面向穿戴设备超图特征融合集成学习人体行为识别方法

[实用新型]一种针对勘探现场的视频监控系统-CN202120327437.1有效
发明人： 叶娅兰;冯涛;鲁力;何钰坤 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： H04N7/18 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种针对勘探现场的视频监控系统，该系统包括控制整个系统运行的处理器模块、采集视频信号的摄像头模块、获取当前经纬度信息的定位模块、存取各种数据的存储模块、提供网络的网络模块、为系统正常运行提供电能的电源模块、与处理器模块交互并展示勘探现场实时监控的云服务器。本实用新型能够解决目前地质勘探领域中管理人员无法在远距离随时掌控多个勘探现场的质量情况，并对现场各种突发情况做出及时处理的难题。
一种针对勘探现场视频监控系统

[发明专利]无创连续脉血压测量方法-CN201710487953.9有效
发明人： 叶娅兰;侯孟书;廖建明;陈天祥 -专利权人：成都市欣康兴泰科技有限公司
申请日： 2017-06-23 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： A61B5/021 文献下载
摘要：本发明涉及无创连续血压测量方法，包括以下步骤：（1）获取动脉压力信号序列x[n]，去除直流分量MeanValue，得x1[n]=x[n]‑MeanValue；（2）对去除直流分量后剩下的交流分量进行缩放，得x2[n]=x1[n]*Kr；（3）缩放后的交流分量再加上补偿直流分量MeanValue'，将波形还原为动脉压力信号，即x'[n]=x2 [n]+MeanValue'；（4）求脉压序列x'[n]的最大值max'和最小值min'，分别得到收缩压SP=g(max')和舒张压DP=g(min')，其中g(x)为信号与动脉压力之间的函数关系。本发明通过对压力传感器输出的血压信号进行去直、缩放、还原等处理，对血压信号经过肌腱、皮肤等组织传递给压力传感器的过程中发生压力损失进行了补偿，保证了血压测量的精度。
连续血压测量方法

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