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[发明专利]一种跨被试和跨模态的多模态紧张情绪识别方法及系统-CN202111439051.0有效
发明人：李华亮;刘羽中;范圣平;沈雅利;熊超琳;王琪如;谢庭军;翟永昌 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明提供一种跨被试和跨模态的多模态紧张情绪识别方法及系统，其中方法包括：获取眼动信号训练数据、与眼动信号训练数据对应的脑信号训练数据及眼动信号测试数据；对眼动信号训练数据及脑信号训练数据进行预处理及特征提取，得到眼动特征信号及脑特征信号；其中，预处理包括：滤波处理、频域变换处理及特征维度统一；将眼动特征信号及脑特征信号输入至情绪分类器，进行情绪分类并计算损失函数，优化多模态紧张情绪识别模型，得到训练完成的多模态紧张情绪识别模型；将眼动信号测试数据输入至训练完成的多模态紧张情绪识别模型，得到眼动信号测试数据对应的紧张情绪分类结果。本发明提高了紧张情绪识别的准确性。
一种跨被试跨模态多模态紧张情绪识别方法系统

[发明专利]一种基于融合注意力机制的脉搏异常判别方法及系统-CN202111368165.0有效
发明人： 刘羽中;李华亮;范圣平;沈雅利;王琪如;熊超琳;谢庭军;翟永昌 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于融合注意力机制的脉搏异常判别方法及系统，其中方法包括：获取脉搏波历史数据，并对脉搏波历史数据进行预处理，得到满足预设规律的脉搏波图像；根据脉搏波图像建立注意力模块，并通过注意力模块分别在空间维度和通道维度上进行特征提取，分别得到空间特征数据及维度特征数据；根据空间特征数据及维度特征数据对预设的CNN神经网络模型进行自适应特征学习及训练，得到脉搏异常判别神经网络模型；采集脉搏波当前数据，将脉搏波当前数据作为输入信号，输入至脉搏异常判别神经网络模型，脉搏异常判别神经网络模型输出脉搏波当前数据的检测结果，实现对当前脉搏波异常判别。本发明提高了脉搏波图像判别的准确性。
一种基于融合注意力机制脉搏异常判别方法系统

[发明专利]一种基于馈能式电磁阻尼减振器的间隔棒-CN202210739570.7有效
发明人：范圣平;李林勇;王一凡;李华亮;李竞;王佩犇;王琪如;刘羽中 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： H02G7/12 文献下载
摘要：本发明公开了基于馈能式电磁阻尼减振器的间隔棒，间隔棒包括：若干首尾相连的馈能式电磁阻尼减振器；每一馈能式电磁阻尼减振器包括：第一线夹、第二线夹、第一连杆、第二连杆、外壳体、齿轮轴、齿轮轴固定板、第一齿条、第二齿条、第一齿轮、第二齿轮、第一锥齿轮、第二锥齿轮、电机以及内壳体；第一线夹和第二线夹夹持电缆导线，当电缆导线产生振动时，馈能式电磁阻尼减振器的往复运动，通过馈能式电磁阻尼减振器内的齿条和齿轮带动电机转动。从而电机获得旋转运动产生阻尼力，同时通过控制组件对电机的负载电阻进行调整对电缆导线的振动频率和振动幅值进行控制。
一种基于馈能式电磁阻尼减振器间隔

[发明专利]一种基于目标检测算法的疲劳检测方法、装置及存储介质-CN202210872742.8在审
发明人： 刘羽中;李华亮;刘磊 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于目标检测算法的疲劳检测方法、装置及存储介质。该方法包括步骤：获取工作人员的人脸视频，采用Retinex‑Net卷积神经网络模型对所述人脸视频中的人脸图像进行低光照增强处理，得到光照增强后的第二人脸视频；将所述第二人脸视频中的第二人脸图像输入至LSTM‑SSD深度学习模型，输出所述工作人员的疲劳信息。本发明技术方案提高了在低光照环境下的疲劳检测的准确度。
一种基于目标检测算法疲劳方法装置存储介质

[发明专利]心率检测方法、系统、终端设备及存储介质-CN202110739560.9有效
发明人： 刘羽中;李华亮;范圣平;沈雅利;王琪如;谢庭军;翟永昌 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种心率检测方法、系统、终端设备及存储介质，所述方法包括获取面部视频帧序列，提取面部视频帧序列中的人脸序列；将人脸序列中的人脸区域从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间；将转换后的人脸区域的视频帧序列转变为时空特征图，利用深度神经网络模型提取时空特征图的第一特征，及利用POS模型提取转换前的人脸区域的第二特征；将第一特征与第二特征进行拼接，利用心率预测网络提取拼接特征中的心率值。本发明集成了ResNet‑18网络和POS模型的优点，并融合了多视角特征，因此能够增强深度模型在不同应用场景的鲁棒性，解决了复杂场景下传统模型性能不佳或跨场景性能大幅下降的问题。
心率检测方法系统终端设备存储介质

[发明专利]一种基于深度残差网络的表情检测方法、装置及存储介质-CN202210842610.0在审
发明人：李华亮;刘羽中 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度残差网络的表情检测方法、装置及存储介质，该方法获取作业人员的面部视频后，从所述面部视频中提取人脸图片；将所述人脸图片输入至基于深度残差网络的表情检测模型，输出面部表情检测结果，所述面部检测结果包括多种面部表情及相应的概率；所述基于深度残差网络的表情检测模型包括多个残差掩膜块。在本发明提高了面部表情检测的准确度。
一种基于深度网络表情检测方法装置存储介质

[发明专利]基于循环神经网络的脉搏信号识别方法、装置及存储介质-CN202210821417.9在审
发明人： 刘羽中;李华亮 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：本发明公开了基于循环神经网络的脉搏信号识别方法、装置及存储介质，该方法包括步骤：获取脉搏时序波动信号，对所述脉搏时序波动信号进行拆分处理；将拆分后的所述脉搏时序波动信号输入至基于循环神经网络的脉搏信号识别模型，输出脉搏信号识别结果；所述基于循环神经网络的脉搏信号识别模型采用门控循环单元，所述基于循环神经网络的脉搏信号识别模型包括输入层、隐藏循环层和输出层，所述隐藏循环层的门控循环单元包括重置门和更新门。在本发明提高了对脉搏信号识别的准确度。
基于循环神经网络脉搏信号识别方法装置存储介质

[发明专利]一种心率变异性压力检测方法、装置、存储介质以及系统-CN202210859450.0在审
发明人：李华亮;刘羽中 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： A61B5/024 文献下载
摘要：本发明公开了一种心率变异性压力检测方法、装置、存储介质以及系统。通过对心电图信号过滤以获取第一检测信号，从第一检测信号中提取心率数据以及心跳间隔数据，根据心跳间隔数据对心率变异性进行时域、频域和非线性三方面分析以获取心率变异性特征集，使用FCA‑ReliefF对心率数据和心率变异性特征集融合得到的待检测特征集进行特征降维以获取降维特征集，并根据预设的多层感知器模型进行识别分类，该心率变异性压力检测方法、装置、存储介质以及系统提升了检测判断的准确性。
一种心率变异性压力检测方法装置存储介质以及系统

[发明专利]基于力量想象的物体控制方法、装置、设备及介质-CN202210763354.6在审
发明人： 刘羽中;李华亮 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于力量想象的物体控制方法、装置、设备及介质，通过获取用户在想象控制物体时的多个连续的脑电信号，以针对用户通过想象方式的脑电信号进行分析；并针对每个所述脑电信号，对所述脑电信号的目标波段信号进行特征提取，得到所述脑电信号的差异性特征和相关性特征，以分析出脑电信号在空域差异性和功率相关性；以及利用预设分类器，根据所述差异性特征和所述相关性特征，对所述脑电信号进行识别，得到力量分类值，从而识别出用户所想象的力量类型；最后根据力量分类值确定每个所述脑电信号对应的力量值，以及基于多个所述力量值，对所述物体进行连续控制，从而实现对用户进行运动想象时不同力量的脑电信号进行连续模拟。
基于力量想象物体控制方法装置设备介质

[发明专利]一种可调节的智能降噪耳塞及使用方法-CN202010877534.8有效
发明人： 刘羽中;李华亮 -专利权人：广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2020-08-27 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： H04R1/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种可调节的智能降噪耳塞及使用方法，所述降噪耳塞包括可变形的耳塞、内部控制器、外部控制器、第一噪声传感器和第二噪声传感器，外部控制器根据所述第一噪声传感器测得的噪声信号和所述第二噪声传感器测得的噪声信号对内部控制器发送调整信号，内部控制器根据调整信号对耳塞的形状进行调整，使得耳塞能够形成更好降噪效果，在场景不同时，其外部噪声即第一噪声传感器测得的噪声信号和第二噪声传感器测得的噪声信号不同，可根据外部控制器进行实时调节，实现了在不同场景中都能够进行有效的降噪，解决了现有技术中存在的实际使用过程中无法获得实时SNR值，难以依据不同场景来提供适应的降噪效果，从而导致降噪效果较差的技术问题。
一种调节智能耳塞使用方法

[发明专利]情绪识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质-CN202210544916.8在审
发明人： 刘羽中;李华亮;范圣平;沈雅利;王琪如;谢庭军;翟永昌 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种情绪识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，该方法包括：基于输入的连续帧视频序列，提取每一帧图像的人脸区域作为训练样本；将训练样本输入三维卷积神经网络模型，获取每个视频帧序列的全局特征图；对全局特征图进行分块，将生成的局部特征图与全局特征图作为特征分块，提取每个特征分块的一维特征输入至三维卷积神经网络模型，输出初始预测情绪分数，并确定每个特征分块的初始权重，根据每个特征分块的初始权重确定对应的目标权重；利用目标权重对初始预测情绪分数进行加权，生成目标预测情绪分数。本申请结合三维卷积神经网络和特征图分块，增强未遮挡部分的置信度，提高了情绪识别的精度和效率，适用范围更广。
情绪识别方法装置终端设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于脑电信号的疲劳监测方法及装置-CN202110645306.2有效
发明人： 刘羽中;李华亮;范圣平;樊小鹏;邹庄磊;沈雅利;王琪如;熊超琳 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑电信号的疲劳监测方法及装置，所述方法包括：利用设置于安全帽内的四组采集电极采集第一脑电信号；利用陀螺仪对所述第一脑电信号进行筛选，获取第二脑电信号；利用卡尔曼滤波算法对所述第二脑电信号进行滤波，获取第三脑电信号；利用疲劳状态判断算法对所述第三脑电信号进行疲劳状况判断。如此，采集到的脑电信号数据通过无线传输从便携式脑电设备传输到上位机，对采集到的脑电信号数据进行进一步的处理，便于脑电处理的流程和算法的应用，并针对工人运动下的脑电信号进行滤波和数据质量验证，为疲劳监测提供可靠的数据来源。
一种基于电信号疲劳监测方法装置

[发明专利]一种用于可穿戴式设备的PPG运动噪声滤波方法及装置-CN202110635167.5有效
发明人：李华亮;刘羽中;范圣平;沈雅利;王琪如;熊超琳;李林勇;王一凡;马存仁 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： A61B5/0295 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于可穿戴式设备的PPG运动噪声滤波方法及装置，包括：将光电容积脉搏波描记法PPG信号进行快速傅里叶变换得到PPG信号频谱，并将所述PPG信号频谱进行修正；将修正后的PPG信号频谱进行逆傅里叶变换，获得噪声参考信号；利用自适应滤波算法对所述噪声参考信号进行自适应滤波，获得滤波后的PPG信号。用于自适应滤波器的运动噪声参考信号是从PPG信号本身内部生成的，而不是使用传统的加速度计等附加硬件来生成运动噪声参考信号，减少了系统整体复杂度，降低了硬件成本，且所生成的噪声参考信号更接近实际噪声。
一种用于穿戴设备 ppg 运动噪声滤波方法装置

[外观设计]射频美容仪（国潮如意）-CN202230056224.X有效
发明人： 刘羽中 -专利权人： 刘羽中
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： 28-03 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：射频美容仪（国潮如意）。2.本外观设计产品的用途：用于美容仪器。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片：组合状态立体图。
射频美容如意

[发明专利]疲劳检测模型构建方法、疲劳检测方法、装置及设备-CN202210097360.2在审
发明人：李华亮;刘羽中;范圣平;沈雅利;熊超琳;王琪如;谢庭军;翟永昌 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： A61B5/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种疲劳检测模型构建方法、疲劳检测方法、装置及设备。其中，疲劳检测模型构建方法包括：获取训练数据集和测试数据集；其中，所述训练数据集和所述测试数据集中的各数据样本均包含多种模态信号；采用迁移学习中的域适应方法，将所述训练数据集中的训练样本以及所述测试数据集中的测试样本映射到同一特征空间，得到处理数据集；基于域对抗迁移网络构建初始疲劳检测模型；利用所述处理数据集对所述初始疲劳检测模型进行训练，得到最终的疲劳检测模型。上述方法通过利用迁移学习中的域适应方法克服了不同数据样本之间生理信号数据分布的差异性，建立了具有高泛化性能且更精准的疲劳检测模型。
疲劳检测模型构建方法装置设备

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