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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于混合编码的视觉信号处理方法、系统及设备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：CN118212313B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202410215212.5，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于混合编码的视觉信号处理方法、系统及设备是由孙慧;陈玉辉;宋珂;蔡震设计研发完成，并于2024-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合编码的视觉信号处理方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合编码的视觉信号处理方法、系统及设备。所述视觉信号处理方法包括对采集到的脑电信号进行信号预处理，并分离出视觉皮层脑电信号；通过设定的混合编码规则将预处理后的信号和使用者的身份信息进行混合编码，生成对应图像刺激的信号特征码；同时将对应的刺激图像转化为图像特征码；建立脑电特征分布和图像特征分布间的映射关系，并计算映射后的脑电特征分布和图像特征分布的聚类中心向量的欧式距离，得到映射误差；通过反向传播算法来训练所述特征映射网络等步骤。本发明优选对采集的信号进行先放大再滤波的方式，同时加入了对干扰信号的成分分析与滤除；考虑了实际使用人员的差异，提高了输出结果的准确性。

本发明授权基于混合编码的视觉信号处理方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于混合编码的视觉信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤401、为被试对象植入和穿戴上电位采样电极，实时采集被试对象在测试图像刺激下的视觉皮层脑电信号、眼电信号和头部肌电信号； 步骤402、将采集到的电位信号进行预处理，并分离出视觉皮层脑电信号； 步骤403、利用神经网络对视觉皮层脑电信号和被试对象的身份或状态信息进行混合编码获得信号特征编码，同时对测试图像进行图像特征编码；建立特征映射网络，完成所述信号特征编码和图像特征编码之间的映射，根据损失函数和反向传播算法对网络参数进行训练； 步骤404、通过对由信号特征编码映射获得的图像特征编码进行解码，利用重建图像生成网络生成对应图像； 所述步骤403中，被试对象的身份或状态信息包括被试对象的年龄和性别信息；信号特征编码是将预处理后的信号和被试对象的身份或状态信息进行混合编码，生成对应图像刺激的信号特征码；混合编码的规则是将预处理后的信号进行时域特征以及频域特征的提取，形成相应的特征向量，再将其和被试对象的身份或状态信息向量进行拼接融合；信号特征编码用神经网络的损失函数为，其中，表示一次训练中的样本量，和分别表示第个样本的信号特征分类标签的独热码和网络输出结果的概率码。

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