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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于视觉引导耦合学习的脑电信号6D姿态解码方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119848757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411790798.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于视觉引导耦合学习的脑电信号6D姿态解码方法是由戴玮辰;黄昱轩;朱莉;孔万增;刘栋军设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉引导耦合学习的脑电信号6D姿态解码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉引导耦合学习的脑电信号6D姿态解码方法。该方法首先从不同角度拍摄同一场景的系列图像。然后以拍摄角度相邻的顺序向被试者播放系列图像，同时采集被试者观看系列图像时的脑电信号。然后将采集的脑电信号与系列图像分别输入编码器中进行独立的特征提取，再输入耦合模块中，提取各模态的私有特征以及模态间的耦合特征。之后将各模态的私有特征和耦合特征进行拼接，再输入全连接层中，解码出单模态下的6D姿态。完成模型训练后，将被试者观看系列图像时的脑电信号单独输入编码器与耦合模块中，利用脑电信号解码出对应系列图像的6D姿态。该方法结合视觉信息增强特征提取的鲁棒性和准确性，克服了方法的局限性。

本发明授权一种基于视觉引导耦合学习的脑电信号6D姿态解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉引导耦合学习的脑电信号6D姿态解码方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤1、以拍摄角度相邻的顺序向被试者播放同一场景下的多张图像，并标注对应的相机位姿数据；向被试者播放图像，收集被试者观察图像刺激时的EEG信号； 步骤2、将步骤1拍摄的多张图像按照播放顺序输入视觉编码器，提取视觉特征；将步骤1采集的被试者EEG信号输入脑电编码器，提取EEG信号的时空特征；通过两个编码器独立处理不同模态的数据； 步骤3、将步骤2提取的多模态特征数据一同输入耦合模块，分别通过两个独立的全连接层提取单模态下的私有特征，同时通过耦合的全连接层提取多模态间的耦合特征；然后将单模态的私有特征与耦合特征拼接，预测单模态下的6D姿态数据； 所述耦合模块首先通过两个独立的全连接网络，分别提取视觉特征和EEG信号时空特征的私有特征Ip、Ep，以及耦合的全连接网络提取视觉特征和EEG信号时空特征的耦合特征Ic、Ec；然后将视觉特征的私有特征Ip与视觉特征的耦合特征Ic拼接，得到融合后的视觉特征Icp，将EEG信号时空特征的私有特征Ep与EEG信号时空特征的耦合特征Ec拼接，得到融合后的EEG信号时空特征Ecp；最后将融合后的视觉特征Icp输入两个独立的全连接网络，预测视觉特征下的位置与方向；将融合后的EEG信号时空特征Ecp输入另外两个独立的全连接网络，预测EEG信号时空特征下的位置与方向； 步骤4、将步骤3中耦合模块输出的6D姿态数据与步骤1中标注的相机位姿数据进行对比，训练步骤2、3中编码器与耦合模块的网络参数； 步骤5、将被试者观看场景图像时的EEG信号输入步骤4训练后的脑电编码器，提取EEG信号的时空特征；再利用耦合模块中的全连接层提取EEG信号时空特征的私有特征与耦合特征，拼接后通过全连接层输出预测的6D姿态数据。

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