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[发明专利]虚拟现实场景数据集的分类方法、系统、设备及介质-CN202110303661.1有效
发明人：路程栋;舒琳;晋建秀;徐向民 -专利权人：华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种虚拟现实场景数据集的分类方法、系统、设备及介质，所述方法包括：建立带有情绪标签的虚拟现实场景，得到场景数据集，并根据场景数据集，得到正向图像、中立图像和负向图像，其中，中立图像和负向图像构成训练集；在单分类网络中加入通道注意力模块和双分支上采样模块，得到新的单分类网络；利用训练集训练新的单分类网络和二分类网络；将训练好的单分类网络和二分类网络组合起来，构建联合分类网络；将带有情绪标签的图像输入联合分类网络，得到细致的图像分类标签。本发明通过加入通道注意力模块和双分支上采样模块，使图像的输入丰富细致、重构图像逼近输入图像；构建的联合分类网络，为解决数据不平衡问题提供了新的思路。
虚拟现实场景数据分类方法系统设备介质

[发明专利]基于视角权重和特征融合的虚拟现实场景情感识别方法-CN202110306180.6有效
发明人： 晋建秀;黎璎萱;舒琳;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视角权重和特征融合的虚拟现实场景情感识别方法，包括：对待识别虚拟现实场景进行预处理；使用已训练好的卷积神经网络提取待识别虚拟现实场景的深度情感特征，对深度情感特征赋予视角权重后，得到加权深度情感特征；提取待识别虚拟现实场景中关联情感的手工情感特征，手工情感特征包含颜色特征、纹理特征和形状特征；将加权深度情感特征和手工情感特征依次进行归一化、特征融合；将融合后的特征输入分类器进行情感分类，分类器输出待识别虚拟现实场景的情感识别结果。本发明方法针对虚拟现实场景视觉显示特点，加入各视角区域对情感的贡献度，同时融合关联情感的多个手工特征，提升虚拟现实场景情感识别的准确率。
基于视角权重特征融合虚拟现实场景情感识别方法

[发明专利]一种脑电多尺度模糊熵特征的疲劳驾驶分类方法及系统-CN202310345215.6在审
发明人：刘云鹤;晋建秀;舒琳;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： A61B5/18 文献下载
摘要：本发明属于脑电信号处理领域，为基于CEEMDAN的脑电多尺度模糊熵特征的疲劳驾驶分类方法及系统。其方法包括：采集脑电数据，并对部分数据进行标注；对脑电信号进行预处理，去除脑电信号中的伪影干扰；对预处理后的脑电信号进行特征提取，构建并训练SVM分类器，利用训练好的SVM分类器对未标记数据进行分类，获得伪标记数据；对伪标记数据和事先获得的已标记数据均进行CEEMDAN处理以及尺度变换处理，获得基于CEEMDAN的脑电多尺度模糊熵特征，建立疲劳状态分类模型，对脑电信号进行疲劳状态分类。本发明采集方法简单，更适合应用于智能驾驶系统，并且具有较高的疲劳状态识别率。
一种脑电多尺度模糊特征疲劳驾驶分类方法系统

[发明专利]一种织物基底的电刺激阵列装置及其制备方法-CN202310414558.3在审
发明人： 晋建秀;刘迎春;舒琳;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： A61N1/04 文献下载
摘要：本发明涉及可穿戴设备技术领域，为一种织物基底的电刺激阵列装置及其制备方法。阵列装置包括织物基底层、改性层、印制电路层和绝缘层；改性层覆盖于织物基底的一面，印制电路层设置于改性层上，绝缘层覆盖在印制电路层上；印制电路层包括电极点、导线及输入/输出接口，电极点呈阵列状分布，形成电极阵列；绝缘层只覆盖在印制电路层的导线部分，电极阵列和输入/输出接口部分镂空。本发明提供的织物基底电刺激阵列通过将基底柔性化，刺激电极阵列化，能够实现对受试者机体的精确刺激，空间分辨率高，工艺简单，可大面积制备，轻便透气，与皮肤的贴附性好。
一种织物基底刺激阵列装置及其制备方法

[发明专利]一种基于立方体模板的神经网络编码解码方法及系统-CN202110295414.1有效
发明人： 晋建秀;李振豪;舒琳;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于立方体模板的神经网络编码解码方法及系统，包括确定所需要的数据集作为输入点云数据，数据集为单类别或多类别的点云数据，点云数据为矩阵形式；获得矩阵形式的点云数据的逐点局部几何特征；对局部几何特征以及输入点云数据进行统一角度的旋转实现数据增强；将增强后不同长度的点云数据编码成统一大小的隐藏编码向量；将统一大小的隐藏编码向量基于立方体模板解码成与输入点云接近的输出点云。本发明直接基于点云数据的真实采样机制，能够有效地对点云格式数据进行编码，并从隐藏编码中解码出与编码前数据接近的点云，减少信息损失。
一种基于立方体模板神经网络编码解码方法系统

[发明专利]一种基于深度神经网络的视频自动着色方法-CN202210678884.0有效
发明人： 晋建秀;杨镒彰;郭锴凌;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04N9/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的视频自动着色方法，包括以下步骤：获取原始彩色视频数据集，将彩色视频转化为黑白视频，得到用于网络训练的黑白视频帧序列和彩色视频帧序列；分别计算彩色视频帧序列和黑白视频帧序列中相邻两帧间的正向和反向光流；从数据集中选择相邻的三帧输入至特征提取网络中提取出特征信息图；在目标图像中计算出每个像素点的相邻相似区域；将特征信息图输入初步着色网络得到每一帧图像的多张初步着色图；输入三帧的初步着色图输入光流对齐模块，利用时序损失函数来对初步着色网络进行约束；将初步着色网络的输出和光流对齐模块的输出输入至加强着色网络得到最终输出，并利用L1范数计算最终输出和真实值的误差。
一种基于深度神经网络视频自动着色方法

[发明专利]一种具有人群偏向的虚拟现实场景评估方法、系统及介质-CN202010101931.6有效
发明人： 晋建秀;朱焕升;青春美;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-02-19 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有人群偏向的虚拟现实场景评估方法、系统及介质，系统包括虚拟现实场景生成模块、路径自定义模块、三维空间到全景图序列的映射模块、具有人群偏向的显著性区域预测模块、显著性图序列到三维空间的映射模块以及带有不同用户特征下显著性预测结果的虚拟场景显示模块。本发明利用虚拟现实场景下的三维空间到全景图序列的映射与反向映射技术，解决了现有技术无法直接应用在虚拟现实场景中的问题。
一种具有人群偏向虚拟现实场景评估方法系统介质

[发明专利]基于多核宽度学习脑电情绪分类方法、装置、介质及设备-CN202110290152.X有效
发明人：康雪艳;晋建秀;张通;陈俊龙;刘竹琳 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多核宽度学习脑电情绪分类方法、装置、介质及设备；其中方法包括如下步骤：获取被试者的脑电信号，并对脑电信号进行预处理；对预处理的脑电信号采用卷积神经网络进行特征提取，得到一维空间向量V；将一维空间特征V输入到多核宽度学习系统中，得到脑电信号的情绪类型。该方法整合了卷积神经网络和多核宽度学习系统的优点，多核函数映射可以在组合空间中更准确、更合理地表达脑电信号特征数据，从而提高了分类精度。
基于多核宽度学习情绪分类方法装置介质设备

[发明专利]基于归一化互信息的多模态融合方法、装置、介质及设备-CN202010156708.1有效
发明人：陈变娜;张通;晋建秀;陈俊龙 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F18/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于归一化互信息的多模态融合方法、装置、介质及设备；其中方法包括如下步骤：获取采集人体的多种模态数据集，各种模态数据集中的数据分别带有标签；对各种模态数据集进行预处理；将预处理后的各种模态数据集分别进行特征提取；通过宽度学习系统得到各个模态数据集的宽度学习特征映射；确定归一化互信息的多模态融合方式；将宽度学习系统进行训练和测试；根据训练和测试好的多模态融合方式和判别架构模型来进行模态特征融合和最终的判决输出。本发明训练速度快，资源消耗少，能快速构建增量学习模型；可实现模态间的信息互补减少冗余模态信息；具有良好的可靠性、准确性和鲁棒性。
基于归一化互信多模态融合方法装置介质设备

[发明专利]湿度传感平面内湿度分布的分析方法及湿敏电子皮肤-CN202210778124.7在审
发明人：舒琳;吴晓茵;晋建秀 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G01N27/04 文献下载
摘要：本发明涉及电阻抗成像领域，为湿度传感平面内湿度分布的分析方法及湿敏电子皮肤，方法包括：获取数据集并进行预处理；构建湿度分布成像模型，包括输入层、预重构模块、编码器模块、解码器模块、轮廓约束分支、输出层；使用数据集训练湿度分布成像模型，形成具有湿度重构图像和湿度重构轮廓图像两项输出的湿度分布重构模型；输入层输入湿度传感平面的边界电压数据；预重构模块生成初始的湿度重构结果，编码器模块在预重构模块的基础上提取湿度相关的多级多尺度特征；解码器模块根据编码器模块提取的多级多尺度特征进行解码；轮廓约束分支用于获得轮廓分明的湿度重构图像。本发明能关注目标区域中的重构，从而提升湿度重构的效果。
湿度传感平面分布分析方法电子皮肤

[发明专利]基于虚拟现实的空间认知能力智能评估系统和方法-CN202210186467.4在审
发明人： 晋建秀;赵艺璇;舒琳 -专利权人：华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明涉及虚拟现实技术领域，具体是基于虚拟现实的空间认知能力智能评估系统和方法，包括虚拟现实模块、数据记录模块、数据处理模块、智能评估模块和数据库；虚拟现实模块包含认知任务单元和主控交互单元，提供任务登录界面、沉浸式虚拟现实场景和水迷宫认知测验任务，实现用户与虚拟现实场景的交互；数据记录模块用于采集存储用户的任务表现数据和行为数据；数据处理模块包括数据预处理和特征提取；智能评估模块利用机器学习回归模型自动预测空间认知能力评分。本发明将虚拟现实技术应用于空间认知能力研究，利用机器学习算法实现自动评估，提高评估的生态有效性和便利性，为空间认知能力评估在多场景下的应用提供新手段。
基于虚拟现实空间认知能力智能评估系统方法

[发明专利]一种基于张量优化空间的正交卷积神经网络图像识别方法-CN202210130608.0在审
发明人： 晋建秀;谢晓娜;郭锴凌;徐向民 -专利权人：华南理工大学;中山市华南理工大学现代产业技术研究院
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量优化空间的正交卷积神经网络图像识别方法。所述方法包括以下步骤：对原始图像进行预处理，得到预处理后的图像；对卷积神经网络的权重参数施加正交化约束，进行优化训练，得到优化训练后的正交卷积神经网络；优化训练后的正交卷积神经网络对预处理后的图像进行图像识别。本发明使用基于张量结构的正交化方法可以保留了张量的空间结构信息，且优化空间比矩阵正交更小，可以有效地提高图像识别精度。本发明所涉及的优化方法适用于常用的卷积神经网络，不需要修改网络结构，不增加模型参数。
一种基于张量优化空间正交卷积神经网络图像识别方法

[发明专利]基于时序特征的虚拟现实视频情感识别方法及系统-CN202210174140.5在审
发明人： 晋建秀;王洒洒;舒琳 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于认知心理学、虚拟现实技术和情感连续识别的交叉融合领域，为基于时序特征的虚拟现实视频情感识别方法和系统，包括：建立带有连续情感标签的虚拟现实场景音视频数据集；对待识别的虚拟现实场景视频进行跨范式数据预处理；对预处理后的数据进行特征提取，用深度学习网络提取来自音频、视觉、时序和生理信号的深度特征；训练单模态虚拟现实场景视频情感回归模型，并融合生成、训练多模态情感回归神经网络模型；将待识别虚拟现实场景视频输入多模态情感回归神经网络模型，输出连续情感回归结果。本发明能够基于时序、视觉、音频、生理信号多模态特征，为虚拟现实场景视频的情感评估提供新途径，高效准确地进行情感连续识别。
基于时序特征虚拟现实视频情感识别方法系统

[外观设计]虚拟现实情感诱发及采集装置-CN201930734209.4有效
发明人：徐向民;黎璎萱;晋建秀;舒琳;廖丹 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： 14-02 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：虚拟现实情感诱发及采集装置。2.本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于运用虚拟现实技术沉浸式诱发人的情感并对过程中的生理参数进行采集分析。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：使用状态图。5.本产品为成套产品，套件1为头带，套件2为VR眼镜。
虚拟现实情感诱发采集装置

[发明专利]基于深度学习的情感虚拟现实场景评估方法-CN201910071652.7有效
发明人： 晋建秀;张文卓;徐向民;舒琳;黎璎萱 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明涉及视频图像数据处理领域，具体为基于深度学习的情感虚拟现实场景评估方法，包括步骤：获取多种情绪类型的样本图像组成样本库并进行预处理；标准化虚拟现实场景中动态视觉的图像数据及待评估虚拟现实场景采集，在符合时长要求的虚拟现实场景中截取一系列图像，获取待评估的图像数据组成待评估样本库；利用预处理后的情绪刺激样本图像构建和训练深度神经网络模型；使用深度神经网络模型对待评估虚拟现实场景中采集的动态视觉图像进行评估，输出评估的情绪类型。该方法对每帧视频画面各个视角中包含特征的权重进行合理的分配，并综合考虑虚拟现实场景持续的时长，可充分在时间轴上对虚拟现实场景进行情绪触发评估。
基于深度学习情感虚拟现实场景评估方法

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