一种基于EEG-NIRS的目标识别训练系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于EEG‑NIRS的目标识别训练系统及方法，包括信号采集帽、脑电信号放大器、近红外脑功能成像仪、电脑、训练系统界面、P300解码单元和NIRS解析单元。训练人员戴好信号采集帽并打开训练系统界面；训练开始后，显示界面随机显示目标图片与非目标图片，训练人员注视显示界面，信号采集帽采集训练人员的脑电信号，经过放大后传输给P300解码单元进行解码，计算目标识别率，进而评估识别能力；电脑中的NIRS解析单元用于量化训练人员的大脑疲劳程度，调节显示界面中图片呈现的频率。本发明专利技术能够实现多阶段渐进式训练、能够根据训练人员脑疲劳程度自适应调节图像呈现频率、能够根据P300脑电分析目标识别率并评估训练人员能力的目标识别训练系统。

【技术实现步骤摘要】
一种基于EEG-NIRS的目标识别训练系统及方法
本专利技术涉及人机混合的目标图像识别领域，尤其涉及一种基于EEG-NIRS的目标识别训练系统及方法，是一种基于脑电(electroencephalography，EEG)-近红外(near-infraredspectroscopy，NIRS)信号、能够实现多阶段渐进式训练、能够根据训练人员脑疲劳程度自适应调节图像呈现频率、能够根据P300脑电分析目标识别率并评估训练人员能力的目标识别训练系统及方法。
技术介绍
随着人工智能的进一步发展，基于深度学习理论的机器视觉目标识别技术被广泛应用，如自动驾驶领域的障碍物识别、门禁系统的人脸识别、基于合成孔径雷达(SAR)的环境监测、海洋监测、勘察测绘等。在大数据的基础上，机器视觉对一些背景环境简单，轮廓特征明显的目标物体能够做到高速精确识别，但是对背景环境复杂且轮廓特征不明显的微小目标物体，由于泛化能力的局限，机器视觉很难精确识别。人类视觉在复杂背景下对微小目标图像的感知能力远超机器视觉，但人工识别效率相对低下，且大脑容易疲劳，不能长时间工作，所以基于人机混本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于EEG-NIRS的目标识别训练系统，包括信号采集帽(1)、脑电信号放大器(2)、近红外脑功能成像仪(3)和电脑(4)，其特征在于：所述信号采集帽(1)连接脑电信号放大器(2)的输入端和近红外脑功能成像仪(3)的输入端；所述电脑(4)的主机(5)信号连接脑电信号放大器(2)的输出端和近红外脑功能成像仪(3)的输出端；所述电脑(4)由主机(5)、显示器(6)、键盘(7)、P300解码单元(8)和NIRS解析单元(9)构成，显示器(6)显示训练系统界面，使用者的头部穿戴信号采集帽(1)并通过显示器(6)注视信息界面，所述基于EEG-NIRS的目标识别训练系统计算出使用者的目标识别率，作为...

【技术特征摘要】
1.一种基于EEG-NIRS的目标识别训练系统，包括信号采集帽(1)、脑电信号放大器(2)、近红外脑功能成像仪(3)和电脑(4)，其特征在于：所述信号采集帽(1)连接脑电信号放大器(2)的输入端和近红外脑功能成像仪(3)的输入端；所述电脑(4)的主机(5)信号连接脑电信号放大器(2)的输出端和近红外脑功能成像仪(3)的输出端；所述电脑(4)由主机(5)、显示器(6)、键盘(7)、P300解码单元(8)和NIRS解析单元(9)构成，显示器(6)显示训练系统界面，使用者的头部穿戴信号采集帽(1)并通过显示器(6)注视信息界面，所述基于EEG-NIRS的目标识别训练系统计算出使用者的目标识别率，作为衡量使用者个人识别能力的评价指标；所述基于EEG-NIRS的目标识别训练系统还根据人脑的疲劳状态自适应调节图像呈现频率，实现长时间工作状态下的目标图片的识别。


2.根据权利要求1所述基于EEG-NIRS的目标识别训练系统，其特征在于：训练人员戴好信号采集帽(1)，打开电脑(4)中的训练系统界面，根据需要选择不同的训练阶段；训练开始后，基于RSVP范式，显示界面以设定的频率随机显示目标图片与非目标图片，训练人员注视显示界面，信号采集帽(1)上的脑电电极采集训练人员的脑电信号，经过脑电信号放大器(2)的放大后传输给电脑(4)中的P300解码单元(8)，由于训练人员在看到目标图片之后的300毫秒，诱发P300脑电信号，通过滤波处理、特征提取和分类识别算法对诱发脑电信号进行解码，解码结果结合目标图片对应的标签信息用于计算训练人员的目标识别率，进而评估识别能力；
同时，信号采集帽(1)上的近红外发射器发射近红外光，由于脑组织中HbO2和Hb对近红外光具有不同的吸收谱，近红外光射入脑部，经过脑组织中HbO2和Hb吸收衰减后射出，近红外探测器把接收光强的变化转换成数字信号传输给电脑(4)中的NIRS解析单元(9)，通过计算rSO2量化训练人员的大脑疲劳程度，进而调节显示界面中图片呈现的频率。


3.根据权利要求1所述基于EEG-NIRS的目标识别训练系统，其特征在于：所述信号采集帽(1)由脑电采集电极部分和近红外发射器与接收器部分构成；脑电采集电极部分为32导联的湿电极，通过专用并行通讯线缆与脑电信号放大器(2)连接，传输采集的脑电信号；近红外发射器与接收器部分为8个发射端与8接收端结构，构成的24个近红外光通道的采集区域，通过专用并行通讯线缆与近红外脑功能成像仪(3)连接，传输采集的近红外光信号。


4.根据权利要求1所述基于EEG-NIRS的目标识别训练系统，其特征在于：所述电脑(4)的硬件部分包括主机(5)、显示器(6)和键盘(7)；主机(5)为训练系统的运行平台，同时需要接收脑电信号放大器(2)传送过来的脑电数据、近红外脑功能成像仪(3)传送过来的光信号数据和键盘(7)传送过来的操作指令；所述显示器(6)用于显示系统的功能界面和图片界面；所述键盘(7)用于训练人员对显示器(6)所显示的系统界面进行操作。


5.根据权利要求1所述基于EEG-NIRS的目标识别训练系统，其特征在于：所述训练系统界面包括1个登录界面和3个功能界面...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帮华，周雨松，夏新星，汪小帆，高守玮，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：上海;31