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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于多模态脑机接口-视觉跟踪的多智能体协同控制系统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：CN119620861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411692000.2，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于多模态脑机接口-视觉跟踪的多智能体协同控制系统是由潘家辉;孙瑜妤;黄苑晴;孙铎誉;游子轩设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态脑机接口-视觉跟踪的多智能体协同控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态脑机接口‑视觉跟踪的多智能体协同控制系统，该系统包括如下模块：信号采集和处理模块，采用8导联脑电帽采集脑电原始数据，选取枕区部位PO7,PO8,P3,P4,Pz,O1,O2,Oz做脑电数据采集区域，进行EEG数据采集；特征提取和分类模块：使用时空卷积网络提取SSVEP信号特征，结合集成学习策略优化分类精度，并基于Transformer模型提取EOG信号，集成LMS自适应滤波器结合小波变换对EEG信号进行消噪，扩展了自适应滤波器的频率跟踪范围，最大程度减少信号损失；协同控制策略设计模块：将脑电信号映射为不同智能体的控制指令，实现无人机和小车的协同控制；目标检测与跟踪模块：基于PP‑YOLOE模型优化无人机视觉追踪系统，实现小车的精准跟踪和自动调整。

本发明授权基于多模态脑机接口-视觉跟踪的多智能体协同控制系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态脑机接口-视觉跟踪的多智能体协同控制系统，其特征在于：该系统包括如下模块： 信号采集和处理模块，采用8导联脑电帽采集脑电原始数据，选取枕区部位做脑电数据采集区域，通过设备采集后汇总成csvEEG数据集； 特征提取和分类模块，该特征提取和分类模块包括基于时空卷积的特征提取器提取SSVEP信号的特征，以及包括对眼电信号进行处理的EOG，以及还包括控制指令编码输出模块； 刺激范式模块； 协同控制策略模块，在系统中构成指令映射机制，用于将用户的脑电信号映射到控制小车和无人机等设备的指令上，通过脑电信号的智能分析和映射，实现对不同设备的自适应控制和协同工作； 多设备协同控制模块，构成指令映射机制，并用于将用户的脑电信号映射到控制小车和无人机等设备的指令上，通过脑电信号的智能分析和映射，实现对不同设备的自适应控制和协同工作； 无人机与小车控制算法模块，包括PID控制算法模块与无人机检测与跟踪模块，其中搭载PID控制算法模块的控制器用于无人机和小车控制，将脑电信号转译为指令，通过映射系统传递至控制设备，最终通过电机实现动作； 所述EOG首先经过参考电极和低通滤波器处理后，被分成4秒的非重叠时段，并从中提取了与眨眼相关的EOG特征，然后采用基于Transformer的EOG特征提取模型，对EOG特征进行识别与提取； 该模型由六个模块组成：输入、复频谱表示、通道组合、编码器、多层感知器和输出； 其中，“复频谱表示模块”将输入的EOG数据转换为复频谱的表示，并传入通道组合模块； “通道组合模块”则采用多个卷积层对多个通道进行加权组合获得多个加权结果并传入编码器； “编码器模块”则在传统的Transformer编码器基础上作了改进，主要由两个相同且连续的子编码器组成，每个子编码器由两个部分组成：CNN模块和通道MLP模块； 在CNN模块中采用卷积核提取通道维度的特征，并融合每个模块的特征；而在MLP模块中则使用线性变换在每个通道上提取特征； 将以上提取的EOG特征传入多层感知器，该模块由两个全连接层组成；此模块首先对输入的EOG特征数据进行展平并细化，最终通过softmax函数将输出表示为EOG每个类别的概率分布，实现EOG特征的分类结果的输出。

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