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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于深度学习的目标识别及反馈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：CN114528885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210201565.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于深度学习的目标识别及反馈系统是由田银;占益超;谭鉴玲;乔锐;周慧舒;赵云峰;黎晓红设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的目标识别及反馈系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的目标识别及反馈系统，属于视觉搜索人机交互领域，公开了一种基于外部注意力机制的深度学习网络对脑电信号进行分类识别的方法和一种脑电自动矫正方法，具有提高目标识别效率的效果。该系统包括离线训练模块：用于通过对用户进行视觉刺激，使用户产生与任务相关的脑电，并采集脑电数据作为训练样本；在线训练模块：用于在用户进行目标搜索时实时采集用户的脑电数据，并将目标识别模块识别的结果实时反馈给用户；脑电信号自动矫正模块：根据不同用户间的脑电差异，自动学习矫正函数，从而对脑电进行矫正，并将矫正后的脑电信号输入目标识别模块；目标识别模块：用于对脑电信号进行分析，识别出用户目标搜索的结果。

本发明授权一种基于深度学习的目标识别及反馈系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的目标识别及反馈系统，其特征在于：包括离线训练模块、在线训练模块、脑电信号矫正模块和目标识别模块；所述目标识别模块采用基于外部注意力机制的深度学习网络对目标进行识别，所述深度学习网络包括注意块、时空卷积块和分类块，每个时空卷积块都是由一个或者多个隐藏层组成；所述注意块采用外部注意力机制对脑电信号特性进行增强与学习；所述脑电信号矫正模块用于自动矫正不同用户之间的脑电差异，根据不同用户间脑电存在的差异，脑电矫正函数学习矫正参数，从而自动矫正脑电之间的差异，并将矫正后的脑电信号输入目标识别模块；所述离线训练模块用于通过对用户进行视觉刺激，使用户搜索目标并产生与视觉搜索任务相关的脑电，同时采集用户脑电数据作为训练样本，输入脑电信号矫正模块进行自动矫正；所述在线训练模块用于在用户进行目标搜索时实时采集用户的脑电数据，依次传输给脑电信号矫正模块和目标识别模块，并将目标识别模块识别的结果实时反馈给用户；所述脑电信号矫正模块的矫正步骤如下：S11：首先通过max函数找到与认知任务相关的激活点i：i＝maxx2S12：获取深度学习网络所需要的认知状态分布脑电x＝{ci-a,…,ci-a+499}S13：对认知脑电信号进行映射，映射范围根据脑电进行学习，公式为：o＝Ax+β其中，x＝{cs-200,cs-199,…,cs,…,c1000},s为刺激开始点，a是根据认知任务设定的常量，A为可学习参数，β为范围矫正，o为矫正之后的脑电信号。

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