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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明的一种基于图像超分辨率重建算法的静默环境脑控方法，包括对脑电采集装置的脑电采集层进行校准，操作者观察视频图像信息，并将获取图像放入对抗卷积神经网络中进行超分辨率重建；信号处理单元接收并处理脑电信号，识别操作者真实控制指令并发送给无人机；无人机接收到动作指令并做出相应动作，将新的位置与飞行姿态信息回传，新的实际位置再与理论位置进行对比，判断无人机位置正确与否，再次执行获取图像信息、超分辨算法处理图像、指令传输与控制、信息回传与位置判断等步骤，直至所述无人机完成预设任务。本发明运用图像超分辨率重建算法进行处理，图像回传的影像失真模糊的问题也将得到有效解决，提高了回传影像的清晰度。
主权项：1.一种基于图像超分辨率重建算法的静默环境脑控方法，其特征在于，包括，对脑电采集装置的脑电采集层进行校准，将无人机采集到的实时数据回传至显示装置并分三部分显示，无人机拍摄的视频图像信息在第一部分显示、地理信息放在第二部分显示、陀螺仪采集到的无人机飞行姿态信息在第三部分显示；操作者将获取的原始图像放入对抗神经网络GAN中训练，通过生成网络与判别网络两个模型进行博弈，从而提升原始图像的清晰度，再通过感知损失函数来防止图像过度平滑，操纵者通过观察处理后得到的清晰图像信息确定无人机移动指令，并在脑中想象出特定指令，无人机会根据相关指令做出不同的动作；信号处理单元接收采集到的脑电信号，并将其进行特征提取与分类，从而识别出操作者真实控制指令并发送给无人机，无人机接收到动作指令做出相应动作，并将新的位置与飞行姿态信息回传，新的实际位置再与理论位置进行对比，判断无人机位置正确与否，以此为依据确定是否需要重新采集信息来进行调整，再次执行获取图像信息、超分辨算法处理图像、指令传输与控制、信息回传与位置判断步骤，直至所述无人机完成预设任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于图像超分辨率重建算法的静默环境脑控方法
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