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[发明专利]一种基于知识蒸馏和异常模拟的工业瑕疵检测方法-CN202310439275.4在审
发明人：王超;顾正晖 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识蒸馏和异常模拟的工业瑕疵检测方法。本发明方法包括构建目标工业产品的表面图像的训练样本，搭建基于多尺度特征知识蒸馏的师生网络编码器，对师生网络编码器进行多尺度特征知识蒸馏训练；通过异常模拟策略生成伪瑕疵样本，搭建非对称U型师生网络，利用伪瑕疵样本训练非对称U型师生网络；将需要检测瑕疵的工业产品的待检图像，输入完成训练的非对称U型师生网络，使用自适应图像异常得分计算方式计算图像的异常得分，完成检测瑕疵工业产品的瑕疵检测分割。本发明能够实现优异的瑕疵检测性能。
一种基于知识蒸馏异常模拟工业瑕疵检测方法

[发明专利]一种医学视觉问答的实现方法、装置及存储介质-CN202310304810.5在审
发明人：韦政松;顾正晖;邓晓燕 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明公开了一种医学视觉问答的实现方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取输入信息，将输入信息输入训练后的医学视觉问答模型，输出回答信息；其中，医学视觉问答模型通过以下方式获得：获取医学图像‑问答文本对；获取图像编码特征向量Fv；获取文本编码特征向量Fq；将图像编码特征向量Fv和文本编码特征向量Fq进行向量拼接，获得图像‑文本编码特征向量Fc，获得带注意力增强表示的图像‑文本融合特征向量Fcm；获取预测答案以及不确定性估计结果；对模型进行训练，获得带不确定估计的医学视觉问答模型。本发明在医学问答模型中加入贝叶斯不确定性估计方法，以估计模型自身输出结果的不确定性，获得更可靠的答案，可广泛应用于生物医学领域。
一种医学视觉问答实现方法装置存储介质

[发明专利]一种基于流形嵌入分布对齐的脑机接口迁移学习方法-CN202010417830.X有效
发明人：杨飞宇;顾正晖;俞祝良 -专利权人：广州光达创新科技有限公司
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流形嵌入分布对齐的脑机接口迁移学习方法，包含以下步骤：分别获取源受试者的EEG数据和目标受试者的EEG数据；对EEG数据进行预处理和特征提取；构建基于流形嵌入分布对齐的迁移学习模型，利用数据对迁移学习模型进行训练，得到训练模型；利用训练得到的分类器对目标受试者的无标签的EEG数据进行分类。本发明在黎曼切平面映射和流形特征变换的基础上，把特征分布对齐集成到分类器的训练当中，训练得到一个有效的分类器。本发明能够有效提高目标用户使用的脑机接口系统的性能，并减轻用户的训练负担。
一种基于流形嵌入分布对齐接口迁移学习方法

[发明专利]控制无人机进行避让操作的方法、装置、设备及存储介质-CN202210332886.4在审
发明人：杨健;俞祝良;顾正晖;王新 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明涉及无人机协同控制技术领域，特别涉及一种控制无人机进行避让操作的方法、装置、设备以及存储介质，该方法包括：获取目标无人机以及相邻无人机的状态信息，其中，状态信息包括飞行角度、飞行速度以及位置坐标；根据目标无人机和相邻无人机的状态信息，构建碰撞锥区域，并计算碰撞锥区域的边界值；根据目标无人机和相邻无人机的状态信息、边界值以及预设的运动模型，获取目标无人机与相邻无人机的冲突消解结果；根据冲突消解结果，控制目标无人机和相邻无人机进行避让操作，有效改善了基于飞行规则协调机制的盲目性，能够大幅消除大量无人机在局部环境中飞行存在的混乱场景，提高了空中交通效率。
控制无人机进行避让操作方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于空洞卷积神经网络的P300信号检测方法-CN202110207669.8有效
发明人：童俊;顾正晖;俞祝良 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空洞卷积神经网络的P300信号检测方法，包括步骤：1)采用P300字符拼写器进行实验，提取脑电信号即EEG作为训练集和测试集；2)所采集到的数据经过预处理操作，然后作为模型的输入数据集；3)设计空洞卷积神经网络，先使用一层标准卷积作为EEG数据集的空域滤波器，再设计一个基于空洞卷积的特征提取器获取多尺度时域特征，再通过一层标准卷积提取更高层级的时域特征后，经过下采样，最后添加全连接层作为网络输出，然后训练网络确定模型参数；4)通过计算网络的字符识别率和信息转化率来验证模型的性能。本发明方法具有结构简单，泛化能力强，字符识别准确率高，并有良好的信息转化率等特点。
一种基于空洞卷积神经网络 p300 信号检测方法

[发明专利]一种可高效检测抗剪钉焊接强度的装置-CN202111389297.1在审
发明人：曹希峰;马辉;顾正晖;李奕锟;王锐;玉耀;乔荟宁;赵慧莹 -专利权人：江苏诗礼石油科研仪器有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G01N3/307 文献下载
摘要：本发明涉及焊接技术领域，公开了一种可高效检测抗剪钉焊接强度的装置，包括工作基体，所述工作基体前后设有宽度调整杆，所述宽度调整杆外侧设有连接体，所述工作基体前后设有两个活动空间，所述活动空间前后壁体转动设有动力轴，所述动力轴固定设有软杆，所述软杆端部固定设有工作锤，使用本装置，本装置可对抗剪钉的焊接处进行冲击检测，通过设置角度检测器、控制器、开关可实现对工作锤最高动量的控制，因此可定量控制工作锤对抗剪钉焊接处的冲击，检测的一致性好，避免了人为检测带来的误差，提高了工作效率。
一种高效检测抗剪钉焊接强度装置

[发明专利]一种可避免出水冷热不均的温控阀门-CN202111460929.9在审
发明人：曹希峰;马辉;顾正晖;李奕锟;王锐;玉耀;乔荟宁;赵慧莹 -专利权人：江苏诗礼石油科研仪器有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： F16K11/00 文献下载
摘要：本发明涉及温控阀门领域，公开了一种可避免出水冷热不均的温控阀门，包括主阀体，所述主阀体一侧设有热水腔，所述主阀体另一侧设有冷水腔，所述主阀体中间设有混合腔，所述冷水腔下侧设有辅助阀体，所述辅助阀体包括所述冷水腔下侧连通设有的第一连管，所述第一连管下侧连通设有储液桶，所述储液桶上下滑动设有储液滑板，相对于传统的恒温阀，本装置通过设置辅助阀体，可利用弹簧的势能对花洒管中的残余的水做回流处理，这样就可避免因为花洒管中的冷水或热水导致的出水温度过低或过高的情况，这种回流的操作，也可避免管道积水导致管道内壁生锈发霉的情况，相对传统的温度调节，本装置可实现是对管道内水温的调节。
一种避免出水冷热不均温控阀门

[发明专利]基于粒子群和神经网络的分数阶PID自适应调节方法-CN202111001128.6在审
发明人：黄壮壮;顾正晖 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群和神经网络的分数阶PID自适应调节方法，使用Hausdorff定义的分形导数对分数阶PID控制器进行离散化处理。然后，使用带有动量的梯度下降法，推导出分数阶PID控制器参数和阶次的更新公式。在此基础上，为了使控制器性能更好，需要在自适应调整前，对分数阶PID控制器的参数和阶次赋予初值，避免被控对象运行前期进行不必要的调整。使用粒子群算法预先对分数阶PID控制器进行参数整定，得到最优的值，在此基础上利用自适应调整策略对分数阶PID控制器参数进行更新，达到更好的控制效果，且易于实现，动态性能好。
基于粒子神经网络分数 pid 自适应调节方法

[发明专利]一种基于CNN-LSTM网络的P300检测方法-CN201811121064.1有效
发明人：李璐斓;顾正晖 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-09-26 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CNN‑LSTM网络的P300检测方法，包括步骤：1)设计P300字符拼写器，采集脑电图数据并确定训练集与测试集；2)对训练集与测试集进行预处理；3)建立CNN与LSTM结合的算法模型；4)使用训练集对模型参数进行训练；5)使用测试集测试模型字符识别的准确率、P300波识别的正确率、召回率、精度以及F‑measure。本发明将CNN与LSTM两种神经网络结合起来建立算法模型，既兼顾了时间与空间特征，同时也解决了单纯的RNN算法中梯度消失或者爆炸的问题，并且进一步提高了准确率，是一种可行的侦测P300信号的方法。
一种基于 cnn lstm 网络 p300 检测方法

[发明专利]一种基于Wasserstein距离的运动想象脑电迁移学习方法-CN202110263235.X在审
发明人：罗浩远;顾正晖;俞祝良 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Wasserstein距离的运动想象脑电迁移学习方法，包括步骤：1)采用运动想象脑电信号作数据集；2)所采集到的数据集经过预处理操作，根据不同的受试者和带标签与否数据分为源域和目标域，迁移学习目的为使用带标签的源域数据提升无标签目标域数据的分类准确率；3)设计深度迁移学习模型，使用深度迁移学习模型在源域数据上进行预训练，训练得出的深度迁移学习模型用于迁移学习的下一阶段；4)对特定的源域和目标域，使用Wasserstein距离进行对抗训练，得到可以用于目标域分类的深度迁移学习模型；5)计算深度迁移学习模型在目标域上的分类准确率和kappa系数。本发明方法有效运用现有数据，泛化能力强，并具有良好的迁移效果。
一种基于 wasserstein 距离运动想象迁移学习方法

[发明专利]一种同步EEG-fMRI的在线去伪迹方法-CN201811104443.X有效
发明人：于承鑫;俞祝良;顾正晖;李远清 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种同步EEG‑fMRI的在线去伪迹方法，包括步骤：1)对脑电信号高通滤波；2)对滤波后的信号上采样，并对脑电信号与MRI设备发出的标记进行同步；3)得到带有残留伪迹的信号Sr；4)信号Sr中有残留的梯度伪迹，构造梯度伪迹模板去噪及PCA去噪，得梯度伪迹消除的信号Sc；5)信号Sc中含有ECG，对ECG进行QRS峰检测；6)将ECG按周期的不同进行K均值聚类；7)对每种EEG信号按时间顺序进行重新整合成m段EEG信号，对这m段EEG信号进行OBS处理；8)按原信号的时间顺序进行重构脑电信号，得除去心电伪迹后的EEG信号。本发明可以在扫描采集fMRI图像的同时采集脑电信号，通过去噪算法对伪迹进行实时的去除，得到信噪比较高的脑电信号。
一种同步 eeg fmri 在线去伪迹方法

[发明专利]一种基于深度学习混合模型的稳态视觉诱发电位分类方法-CN201710255191.X有效
发明人：刘晓聪;李景聪;顾正晖;俞祝良 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-04-19 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习混合模型的稳态视觉诱发电位分类方法，包括步骤：1、采用LCD显示器作为刺激源，确定好闪烁频率，选择采集脑电的电极通道，针对多个不同的被试对象进行实验，采集得到稳态视觉脑电信号数据库；2、基于数据库中的短时间序列脑电信号，训练并确定卷积神经网络模型的参数，完成脑电信号特征的自动提取；3、采用卷积深度学习网络的输出作为玻尔兹曼机网络的输入，针对不同被试者对分类网络模型的参数进行微调，确定玻尔兹曼机网络模型的参数。本发明可以很好地实现脑电信号泛化特征的提取，减少脑电信号畸变对信号分类的影响，能够利用短时间长度的脑电信号来很好地完成信号分类。
一种基于深度学习混合模型稳态视觉诱发电位分类方法

[发明专利]一种基于LSTM网络的P300信号检测方法-CN201810043775.5有效
发明人：肖郴杰;顾正晖;俞祝良 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2018-01-17 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM网络的P300信号检测方法，包括步骤：1)采用P300字符拼写器进行实验，提取脑电信号即EEG作为训练集和测试集；2)所采集到的数据经过预处理操作，然后作为模型的输入数据集；3)设计一个LSTM层作为EEG数据集的时空滤波器，LSTM层最后一个时间步后面添加全连接层，再添加Softmax层把网络的输出值转化为概率形式，然后训练网络确定模型参数，其中Softmax层是逻辑函数的泛化形式；4)通过计算模型评价指标以及测试集字符识别率来验证模型的性能。本发明方法具有无需手工提取特征，识别性能好，泛化能力强，并有良好的信息转化率等特点，是一种不错的P300分类算法。
一种基于 lstm 网络 p300 信号检测方法

[发明专利]一种基于浅层卷积神经网络的情感识别方法及系统-CN201910591898.7在审
发明人：吴畏;曾柏泉;齐菲菲;俞祝良;顾正晖;李远清 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明属于情感识别技术领域，涉及一种基于浅层卷积神经网络的情感识别方法及系统。通过脑电信号预处理，依据FBCSP特征提取方法设计浅层卷积神经网络，基于训练好的浅层卷积神经网络模型，对预处理后的脑电信号进行分类，得到情感识别结果。结合目前对脑电信号分类效果显著的FBCSP算法和卷积神经网络，并将其应用于情感脑电识别，能够显著提高不同情绪的识别准确率，而且对于不同的被试个体有着更好的泛用性。采用浅层卷积网络对处理后的情感脑电信号进行分类，比传统特征提取方法识别效果更好，在情感识别研究领域有着很好的应用前景。
卷积神经网络情感识别浅层脑电信号预处理传统特征方法识别分类效果特征提取泛用性分类准确率卷积脑电算法应用情绪网络研究

[发明专利]一种基于自动ICA去除EEG信号中核磁伪迹的方法-CN201710089297.7有效
发明人：孙岩丹;俞祝良;顾正晖 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-02-20 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自动ICA去除EEG信号中核磁伪迹的方法，所述方法包括以下步骤：1)对含有核磁伪迹的EEG信号进行基础去噪处理，得到去除了大部分核磁伪迹的EEG信号X'(t)；2)对信号X'(t)进行独立成分分离，并自动识别出其中的核磁伪迹残余成分，其余成分保持不变；3)提取步骤2)里核磁伪迹残余成分中的有效低频成分并将其保留；4)将步骤3)得到的核磁伪迹残余成分中的有效低频成分和步骤2)中保留的其余成分一起经过ICA逆变换重构，得到除噪后的EEG信号。所述在ICA的基础上根据核磁噪声的频率分布特性以及其与核磁扫描重复时间参数相关的周期特性自动选择核磁伪迹成分，并保留了其中的有用信息。
一种基于自动 ica 去除 eeg 信号中核磁伪迹方法

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