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申请/专利权人：北京航空航天大学
申请日：2023-01-10
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN116035592B
主分类号：A61B5/369
分类号：A61B5/369;A61B5/00;G06F18/214;G06F18/24;G06F18/25;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.14#授权;2023.05.19#实质审查的生效;2023.05.02#公开
摘要：本发明公开一种基于深度学习的转头意图识别方法、系统、设备及介质，涉及人机交互领域，该方法包括：将待检测脑电信号输入转头意图识别模型，获得转头意图识别结果；转头意图识别模型是根据脑电信号数据集对深度学习网络进行训练确定的；深度学习网络包括依次连接的空间优化模块、时间优化模块、特征提取模块和特征融合模块；空间优化模块将对输入的脑电信号的通道进行缩减；时间优化模块从空间优化模块输出的信号中提取转头意图发生前第一时间段和第二时间段的脑电信号；特征提取模块分别对第一时间段的脑电信号和第二时间段的脑电信号进行特征提取获得第一脑电特征和第二脑电特征。本发明提高了转头意图识别的准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的转头意图识别方法，其特征在于，包括：获取待检测脑电信号；将所述待检测脑电信号输入转头意图识别模型，获得转头意图识别结果；所述转头意图识别模型是根据脑电信号数据集对深度学习网络进行训练确定的；所述脑电信号数据集中样本数据包括脑电信号以及脑电信号对应的转头意图状态；所述深度学习网络包括依次连接的空间优化模块、时间优化模块、特征提取模块和特征融合模块；所述空间优化模块用于将对输入的脑电信号的通道进行缩减；所述时间优化模块用于从所述空间优化模块输出的信号中提取转头意图发生前第一时间段和第二时间段的脑电信号；所述特征提取模块包括第一特征提取分支和第二特征提取分支，所述第一特征提取分支用于对第一时间段的脑电信号进行特征提取获得第一脑电特征，所述第二特征提取分支用于对第二时间段的脑电信号进行特征提取获得第二脑电特征；所述特征融合模块用于对所述第一脑电特征和所述第二脑电特征进行融合输出转头意图识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 基于深度学习的转头意图识别方法、系统、设备及介质
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