CN112748802B 利用脑电波信号生成影像的装置和方法 （现代自动车株式会社）

US2014347265A1,2014JP2018149897A,2018.09.27本发明涉及利用脑电波信号生成影像的装置和方法。利用脑电波信号生成影像的方法包从多个通道采集的脑电波信号生成服务点的第2传感器，其配置为在预定时间内从多个通道采集移动工具中至控制器，其配置为利用人工智能模型由从多个通道采集其中，所述第一影像是指示服务点的服务点影像或商在预定时间内通过传感器从多个通道采集移动工具中至少一个乘通过控制器利用人工智能模型由从多个通道采集的脑电波信号生成服务点的第一影其中，所述第一影像是指示服务点的服务点影像或商318.根据权利要求10所述的利用脑电波信号生成影像的方法，进一步包括判断所述确4[0002]本申请要求于2019年10月29日提交的韩国专利申请No.10-2019-0135835的优先[0010]本发明的另一个目的是提供一种使用人工智能模型从乘客的脑电波信号生成影56[0046]图6是示出根据本发明的一个实施方案的与大脑皮层区域相对应的EEG测量通道[0047]图7是示出根据本发明的实施方案的基于乘客的脑电波信号生成影像的装置的配[0048]图8是示出根据本发明的实施方案的移动工具和服务点之间相互执行发送和接收并且本发明的范围不应被解释为限于示例性[0053]在描述本发明的实施方案时，当公知的功能或构造可能7可能会出现各种波形。利用根据人的意向的脑电波信号进行接口控制的研究正在进行之利用由大脑活动引起的电信号，所述MEG利用与电信号一起发生的磁信号，所述fMRI或[0060]例如，根据振荡的次数(频率)，可以基于频带对脑电波信号进行划分(功率谱划8[0067]ERP峰的名称通常包括极性和潜伏期，每个信号的峰都有各自的定义和含义。例9[0075]对于另一个示例，CNV指的是在后续阶段的200ms～300ms甚至数秒钟内出现的电[0076]对于另一个示例，ERN(错误相关负波)或Ne(错误负波)是由失误或错误产生的事[0083]另外，已知ERN在额叶皮层电极处达到最大幅度这一事实反映出脑内生成器位于测量ERN的主要区域，通常可以在中线额叶或中央区域(即FCZ)中测量ERN的最大负值。另300ms内在额叶皮层电极处具有负峰值，并且可以如同ERN在背前扣带皮层(dACC)区域产[0108]图6是示出根据本发明的一个实施方案的与大脑皮层区域相对应的EEG测量通道[0110]图7是示出根据本发明的实施方案的基于乘客的脑电波信号生成影像的装置的配市区和高速公路上便捷容易地使用快餐店和咖啡店提供的DT服务。移动工具可以包括车置和方法使得能够在到达DT点之前在移动工具中选择和订购由DT点提供的商品(以下称为[0115]本发明的影像生成装置可以使用人工智能模型从乘客的脑电波信号生成与DT点以具有能够通过权重和神经元值的线性组合以及非线性激活函数来逼近复杂函数的形式。监督学习或强化学习中的至少一种。监督学习是使用一系列学习数据和与其对应的标签像领域或模仿运动领域中得到了积极研究。GAN模型可以表示一种人工神经网络或深度学习方法学习由深度学习创建的模型从而解决生成问题的算法。GAN模型可以通过生成器和仅示出了解释本实施方案所必需的一些部件，并且影像生成装置700中包括的部件不限于[0123]本发明的影像生成装置700可以在预定时间内从多个通道采集移动工具中至少一[0125]本发明的影像生成装置700可以利用人工智能模型由从多个通道采集的脑电波信[0128]图8是示出根据本发明的实施方案的移动工具和服务点之间相互执行发送和接收[0129]参考图8，第一服务点800可以将由第一服务点800提供的关于商品的信息发送到以在距移动工具820第三范围822内从第一服务点800和第二服务点810接收关于商品的信[0130]作为另一个示例，服务点可以表示用户输入的场所或在移动工具中预定的场[0132]在此，预定范围可以表示在径向方向上距移动工具和/或服务点数公里或数十公[0141]可以利用GAN模型针对用户的脑电波信号和与其对应的服务点的影像预先训练人[0149]例如，本发明的影像生成装置700可以基于对第一影像和第二影像之间相似度的[0154]即，本发明的影像生成装置700可以通过确定相似度来选择被确定为乘客期望的[0158]即，本发明的影像生成装置700可以以影像的形式预先存储乘客经常拜访的服务[0159]另外，本发明的影像生成装置700可以基于确定相似度的结果来控制移动工具或[0169]此外，可以利用GAN模型针对用户的脑电波信号和与其相对应的服务点的影像预[0173]例如，本发明的影像生成装置700可以基于对第一影像和第二影像之间的相似度[0176]在步骤S904，可以基于确定结果来控制移动工具或可以将预定信息提供给服务[0181]步骤S1001至S1003可以分别对应于图9的步骤S901至S903，因此其详细过程已在[0191]本发明的范围包括使得各种形式的方法能够在装置或计算机上执行的软件或机行指令使得软件或指令可以在装置或计算机上执行的非易失性计算机