申请/专利权人：小舟科技有限公司

申请日：2023-11-01

公开（公告）日：2024-02-23

公开（公告）号：CN117171708B

主分类号：G06F18/25

分类号：G06F18/25;G06F3/01;G06F18/213;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.23#授权;2023.12.22#实质审查的生效;2023.12.05#公开

摘要：本申请公开了一种混合BCI系统中的多模式融合方法、系统、设备及介质，通过获取多种用户生物信号，并基于预设降采样滤波器，对多种用户生物信号进行降采样，得到目标生物信号；对多种目标生物信号进行增量对齐和时序对齐，得到多种目标生物信号的特征序列；基于多种特征序列，提取多种目标生物信号的生物特征数据；基于目标个性化融合模型，对生物特征数据进行置信度加权融合，得到融合特征数据，融合特征数据用于人工智能输出模块生成与外部设备进行交互的交互指令。本申请能够更好地反映用户个体差异和需求，提高生物特征融合的准确性和适应性，以及实现更精确和智能的交互操作。

主权项：1.一种混合BCI系统中的多模式融合方法，其特征在于，包括：获取多种用户生物信号，并基于预设降采样滤波器，对多种所述用户生物信号进行降采样，得到目标生物信号；所述用户生物信号包括脑电信号、眼动信号、肌电图信号和皮肤电导信号；利用欧氏距离算法，对多种所述目标生物信号进行增量对齐，得到多种所述目标生物信号的第一特征序列；利用动态时间规整算法，对多种所述目标生物信号的第一特征序列进行时序对齐，得到多种所述目标生物信号的第二特征序列；基于多种所述第二特征序列，提取多种所述目标生物信号的生物特征数据，所述生物特征数据包括多种所述目标生物信号的动态特征数据和相关性特征数据；基于目标个性化融合模型，对所述生物特征数据进行置信度加权融合，得到融合特征数据，所述目标个性化融合模型中的置信度为基于用户个性化数据训练得到，所述融合特征数据用于人工智能输出模块生成与外部设备进行交互的交互指令；所述利用欧氏距离算法，对多种所述目标生物信号进行增量对齐，得到多种所述目标生物信号的第一特征序列，包括：对多种所述目标生物信号进行浅层特征提取，得到多种所述目标生物信号的第三特征序列；对于任意两种所述目标生物信号的第三特征序列,计算两种所述第三特征序列之间的欧氏距离矩阵;基于所述欧氏距离矩阵,确定两种所述第三特征序列之间的最小距离路径;基于所述最小距离路径,将两种所述第三特征序列对齐到同一个时间轴上,得到两种所述目标生物信号分别对应的第一特征序列；所述利用动态时间规整算法，对多种所述目标生物信号的第一特征序列进行时序对齐，得到多种所述目标生物信号的第二特征序列，包括：对于任意两种所述目标生物信号的第一特征序列，利用所述动态时间规整算法的累积距离矩阵函数，计算两种所述第一特征序列之间的累积距离矩阵；基于所述累积距离矩阵，确定两种所述第一特征序列之间的最优距离路径；根据所述最优距离路径，得到第二特征序列；所述基于多种所述第二特征序列，提取多种所述目标生物信号的生物特征数据，包括：基于所述第二特征序列的序列距离维度、时间延迟维度和路径变形维度，计算多种所述目标生物信号的动态特征数据；利用预设相关系数算法，计算多种所述第二特征序列之间的相关系数，得到多种所述目标生物信号之间的相关性特征数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 小舟科技有限公司 一种混合BCI系统中的多模式融合方法、系统、设备及介质

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