[發明專利]設備控制方法、終端及系統

在審

• 申請號: 202110944820.6
• 申請日: 2021-08-17
• 公開（公告）號: CN113655884A
• 公開（公告）日: 2021-11-16
• 發明（設計）人: 劉京;王楷棟;劉鳳雙;郝博凱
• 申請（專利權）人: 河北師范大學
• 主分類號: G06F3/01
• 分類號: G06F3/01;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08
• 代理公司: 河北國維致遠知識產權代理有限公司 13137
• 代理人: 秦春芳

本發明提供了一種設備控制方法、終端及系統，該方法包括：從腦電信號采集裝置中實時獲取目標人員的腦電信號數據；將腦電信號數據輸入到預先訓練的神經網絡模型中，得到目標人員對應的各個預執行動作的概率；其中，預先訓練的神經網絡模型用于提取腦電信號數據中的空間特征信號數據和時間特征信號數據，對腦電信號數據、時間特征信號數據和空間特征信號數據進行拼接分類；將概率大于預設概率閾值的預執行動作作為目標人員的意向執行動作，并輸出意向執行動作對應的控制指令至被控設備。通過同時考慮目標人員的腦電信號的時間特征和空間特征，基于神經網絡進行拼接分類操作，以輸出控制指令，有效的提高了設備控制的準確度。

技術領域

本申請屬于腦機接口技術領域，尤其涉及一種設備控制方法、終端及系統。

背景技術

腦機接口(BCI)是一種現代技術，通過大腦信號在人與外部設備之間進行通信。腦機接口在生物識別、預防、經濟、教育、體育和醫療等領域有著廣泛而持續的應用。

現有技術中，通常選取考慮頻域特征的神經網絡進行腦電信號數據處理以輸出控制指令，但該方法在處理腦電信號數據時容易造成信息丟失，對腦電信號數據利用不夠充分，故對設備控制的準確度低。

發明內容

有鑒于此，本發明提供了一種設備控制方法、終端及系統，旨在解決腦機接口對設備控制的準確度低的問題。

本發明實施例的第一方面提供了一種設備控制方法，包括：

從腦電信號采集裝置中實時獲取目標人員的腦電信號數據；

將所述腦電信號數據輸入到預先訓練的神經網絡模型中，得到目標人員對應的各個預執行動作的概率；其中，所述預先訓練的神經網絡模型用于提取所述腦電信號數據中的空間特征信號數據和時間特征信號數據，對所述腦電信號數據、時間特征信號數據和空間特征信號數據進行拼接分類；

將概率大于預設概率閾值的預執行動作作為目標人員的意向執行動作，并輸出所述意向執行動作對應的控制指令至被控設備。

本發明實施例的第二方面提供了一種設備控制裝置，包括：

獲取模塊，用于從腦電信號采集裝置中實時獲取目標人員的腦電信號數據；

處理模塊，用于將所述腦電信號數據輸入到預先訓練的神經網絡模型中，得到目標人員對應的各個預執行動作的概率；其中，所述預先訓練的神經網絡模型用于提取所述腦電信號數據中的空間特征信號數據和時間特征信號數據，對所述腦電信號數據、時間特征信號數據和空間特征信號數據進行拼接分類；

輸出模塊，用于將概率大于預設概率閾值的預執行動作作為目標人員的意向執行動作，并輸出所述意向執行動作對應的控制指令至被控設備。

本發明實施例的第三方面提供了一種數據處理終端，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上第一方面所述設備控制方法的步驟。

本發明實施例的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上第一方面所述設備控制方法的步驟。

本發明實施例的第五方面提供了一種設備控制系統，其特征在于，包括：

腦電信號采集裝置以及如上第三方面所述的數據處理終端。

本發明實施例的第六方面提供了一種機器人系統，其特征在于，包括：

機器人以及如上第五方面所述的設備控制系統；所述機器人為所述設備控制系統對應的被控設備。

本發明與現有技術相比存在的有益效果是：