研究方向


正在进行的研究项目

此类项目已经拿到了国家级或者省部级经费资助,得到了专家的认可,已被证明是有前景、有需求、有意义且亟待研究的项目,是我们当前的主攻方向。


  • 基于压缩感知的大规模神经在体记录技术(国家自然科学基金面上项目)

现有在体神经记录技术在信号记录规模、系统体积与功耗、数据传输效率等方面存在诸多 限制,成为制约高级认知功能研究的瓶颈,严重阻碍了脑科学和认知科学的创新发展步伐。为 突破该瓶颈,本项目拟引入压缩感知理论和信号稀疏表达理论,发展新型的大规模无线在体神 经记录方法与硬件系统。为此,本项目将开展以下几方面的研究工作:建立与真实神经信号更 吻合的大规模稀疏信号模型;设计微型高效的大规模神经信号压缩感知硬件系统;研究基于消 息传递方法的大规模神经信号重建及神经解码方法;开展大尺度空间高级认知功能实验验证。该项目的完成将建立起大规模无线在体神经记录理论体系,设计出先进的大规模无线在体神经 记录硬件系统,为脑科学与认知科学研究提供重要的基础性工具,推动相关交叉科学核心技术 的进步,为我国高端科研仪器的自主研发提供有力支撑。

  • 基于压缩感知的建筑结构健康监测技术与系统(国家自然科学基金面上项目)

结合建筑结构健康监测(SHM)若干关键问题和技术,引入压缩感知(CS)和稀疏恢复(SR) 理论,发展基于CS的SHM新方法和新技术。本课题由哈尔滨工业大学牵头,天津大学为合作单位。本课题主要研究结构振动信号的稀疏表达、压缩感知编码器优化、压缩感知重建算法等方面内容。开发多通道压缩采样硬件系统,集成并检验信号恢复算法。研究成果将大幅度降低无线传感器网络的能耗;突破现有数据采集技术对高频信号数据采集的制约。本项目将极大地丰富和发展SHM技术,具有重要的科学价值和应用前景。


预研项目

此类项目是本实验室认为当前可以挖个坑,初步做点研究,且在长远的将来可以持续不断的进行深入研究的方向。此类项目暂未获得基金资助,暂由实验室内部出资推动。


  • 基于多模态无创脑机接口的语音合成技术研究

由于神经系统受损而引起的沟通障碍会对患者的生活带来毁灭性的影响。许多患者依靠辅助通讯设备来测量头部的非言语动作来传达思想,或者通过脑-计算机接口(BCI)来控制光标逐个选择字母来拼写单词。虽然这些系统可以提高患者的生活质量,但大多数用户的沟通速率小于10字每分钟,远远慢于正常人平均每分钟150字的沟通速度。虽然已有基于ECoG的脑机接口技术可以提升沟通速率,但有创植入电极的方式遭到了绝大多数患者的拒绝,无法大范围普及。
本项目拟融合EEG、fNIRS等无创电学、光学神经记录技术,开发多模态融合脑机接口算法,目的是以无创的方式实现接近正常人沟通速度的脑机接口系统,提升沟通障碍患者的生活品质,并实现脑机接口领域的跨越式发展。


已结题项目

此类项目已完成了目标,取得了预想中的成果,研究暂告一段落,但并不排除进一步研究的可能。


  • 基于压缩感知的复杂流场烟羽精确捕获研究(国家自然科学基金青年项目)

面对日趋严重的城市突发环境污染问题,开展针对毒害气体泄漏的复杂流场烟羽捕获研究,对保障人民生命及财产安全,促进经济社会的和谐发展具有重大现实意义。由于当前气体传感器存在采样率瓶颈,导致烟羽捕获精度难以提高。为解决此难题,本项目拟研究基于空间耦合压缩感知的烟羽捕获方法,以达到降低采样率、提高捕获精确度的目的。本研究将为复杂流场中的烟羽精确捕获研究提供理论支持。研究成果在毒害气体泄漏监测、生化反恐/排爆等诸多方面有潜在应用。

  • 基于深度学习和双目视觉的头部自由遥测式瞳孔计(天津大学自主基金)

瞳孔直径的变化与神经系统活跃性直接关联,可以反应出许多重要的人体信息状态,应用在疲劳驾驶、疾病诊断以及人机交互等各个领域。课题组自主研发了一种新型的头部自由、遥测式瞳孔计,可用来进行人眼追踪、瞳孔直径实时测量等。本瞳孔计结构简单、造价低廉、使用便捷。本瞳孔计主要由三个模块组成:近红外人眼检测模块、人眼追踪模块和瞳孔直径测量模块。近红外人眼检测模块基于深度学习算法设计轻量化人眼检测网络克服环境光干扰。人眼追踪模块基于双目硬件约束设计主从结构进行双目加速。瞳孔直径估计模块基于双目视觉原理进行瞳孔直径实时测量,克服传统畸变、标定误差。