[發(fā)明專利]利用腦波生成圖像的裝置和方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011183434.1
• 申請(qǐng)日: 2020-10-29
• 公開（公告）號(hào): CN112744220A
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姜貞壽;董瑞妍
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 現(xiàn)代自動(dòng)車株式會(huì)社;起亞自動(dòng)車株式會(huì)社;淑明女子大學(xué)校產(chǎn)學(xué)協(xié)力團(tuán)
• 主分類號(hào): B60W40/08
• 分類號(hào): B60W40/08;B60W50/08;G06F3/01;G06F3/0482;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京路浩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11002
• 代理人: 趙赫;王璇

本公開涉及一種利用腦波信號(hào)生成圖像的裝置。該裝置包括：傳感器，被配置為在預(yù)定時(shí)間內(nèi)從多個(gè)通道收集移動(dòng)體中的至少一名乘客的腦波信號(hào)；以及控制器，被配置為利用人工智能模型，根據(jù)從多個(gè)通道收集的腦波信號(hào)生成第一圖像，基于所生成的第一圖像來選擇預(yù)定列表中包括的至少一個(gè)第二圖像，以及作為對(duì)所選擇的第二圖像的響應(yīng)，控制移動(dòng)體。

相關(guān)申請(qǐng)的交叉引用

本申請(qǐng)要求于2019年10月29日提交的申請(qǐng)?zhí)枮?0-2019-0135834的韓國(guó)專利申請(qǐng)的權(quán)益，該韓國(guó)專利申請(qǐng)通過引用并入本文。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及一種移動(dòng)體控制方法和裝置。

背景技術(shù)

該部分中的陳述僅提供與本公開有關(guān)的背景信息，并且可能不構(gòu)成現(xiàn)有技術(shù)。

車輛(或移動(dòng)體)作為一種交通工具，是現(xiàn)代生活中非常重要的手段和工具。此外，對(duì)于某些人來說，移動(dòng)體本身可以被視為賦予了某種意義的特殊事物。

隨著技術(shù)的進(jìn)步，由移動(dòng)體提供的功能也逐漸發(fā)展。例如，近年來，移動(dòng)體不僅將乘客運(yùn)送到目的地，還滿足了乘客對(duì)于更快且更安全地到達(dá)目的地的需求。此外，為了滿足乘客的審美感和舒適度等，向移動(dòng)體系統(tǒng)添加了新的裝置。另外，正在開發(fā)諸如方向盤、變速器和加速/減速裝置的現(xiàn)有裝置，以便可以向用戶提供更多功能。

同時(shí)，腦-計(jì)算機(jī)接口或腦機(jī)接口是通過利用腦波信號(hào)根據(jù)人的意圖來控制計(jì)算機(jī)或機(jī)器的領(lǐng)域。ERP(事件相關(guān)電位(Event-Related Potential))與認(rèn)知功能(cognitivefunction)密切相關(guān)。

另外，近來，對(duì)利用人工智能模型識(shí)別和分類圖像中包括的對(duì)象并生成新圖像的研究趨勢(shì)越來越多。

發(fā)明內(nèi)容

本公開涉及一種移動(dòng)體控制方法和裝置。特定實(shí)施例涉及一種基于錯(cuò)誤監(jiān)測(cè)的移動(dòng)體控制方法和裝置。

本公開的一個(gè)實(shí)施例提供一種用于基于乘客的腦波信號(hào)生成圖像的裝置和方法。

本公開的另一實(shí)施例提供一種用于利用人工智能模型根據(jù)乘客的腦波信號(hào)生成圖像并基于所生成的圖像控制移動(dòng)體的裝置和方法。

本公開的實(shí)施例不限于上述實(shí)施例，并且本領(lǐng)域技術(shù)人員通過以下描述將清楚地理解未提及的其它實(shí)施例。

根據(jù)本公開的實(shí)施例，一種利用腦波信號(hào)生成圖像的裝置包括：傳感器，被配置為在預(yù)定時(shí)間內(nèi)從多個(gè)通道收集移動(dòng)體中的至少一名乘客的腦波信號(hào)；以及控制器，被配置為利用人工智能模型，根據(jù)從多個(gè)通道收集的腦波信號(hào)生成第一圖像，基于所生成的第一圖像來選擇預(yù)定列表中包括的至少一個(gè)第二圖像，以及作為對(duì)所選擇的第二圖像的響應(yīng)控制移動(dòng)體。

從多個(gè)通道收集的腦波信號(hào)可以為在時(shí)域、頻域和空間域中的至少一個(gè)中的腦波信號(hào)。

人工智能模型可以為生成式對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GAN)模型。

第一圖像可以為表示服務(wù)點(diǎn)的服務(wù)點(diǎn)圖像和商品圖像中的至少一個(gè)，服務(wù)點(diǎn)圖像可以為表示服務(wù)點(diǎn)的圖像，并且商品圖像可以為表示由服務(wù)點(diǎn)提供的商品的圖像。

預(yù)定列表可以包括至少一個(gè)服務(wù)點(diǎn)圖像或至少一個(gè)商品圖像。

服務(wù)點(diǎn)可以為在距移動(dòng)體預(yù)定范圍內(nèi)的得來速(DT)服務(wù)提供場(chǎng)所。

當(dāng)基于短距離通信網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)體和服務(wù)點(diǎn)之間進(jìn)行發(fā)送和接收時(shí)，預(yù)定范圍可以是可以通過短距離通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行發(fā)送和接收的范圍。

商品為由服務(wù)點(diǎn)提供的物品、由服務(wù)點(diǎn)提供的服務(wù)和關(guān)于服務(wù)點(diǎn)的信息中的至少一種。

控制器可以基于第一圖像與預(yù)定列表中包括的圖像之間的相似性判斷來選擇第二圖像。