一种基于多模态的脑力疲劳检测系统及方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于多模态的脑力疲劳检测系统及方法
申请号:CN202410960352
申请日期:2024-07-17
公开号:CN118902455A
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明专利公开一种基于多模态的脑力疲劳检测系统及方法,包括信号采集帽、脑电放大器、近红外脑功能成像仪、眼动仪、电脑、软件系统界面、脑电数据分析单元、近红外数据分析单元、眼动数据分析单元和反应时间分析单元。被试人员佩戴好信号采集帽并打开软件,软件界面能实时显示人员的脑电信号波形、瞳孔视点坐标路径、3D脑血氧图和反应时间曲线,实时检测人员的脑力疲劳程度。
技术关键词
疲劳检测系统 近红外脑功能成像仪 脑电信号放大器 眼动数据分析 多模态 脑电信号采集 解码单元 软件系统界面 脑电数据分析 近红外探测器 疲劳检测方法 眼动仪 采集脑电信号 脑电放大器 解析单元 时间段 数据分析单元 主机 键盘按键
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于数据校验处理的智驾判责模型构建方法、装置及设备
车辆运行数据 模型构建方法 智能驾驶场景 实时数据 校验方式
2
一种实时互动视频流生成及智能交互的系统及方法
实时视频流 多模态数据采集 控制中心 生成系统 主题
3
一种基于偏见识别嵌入的多源数据融合方法及系统
数据融合方法 稀疏特征向量 光流场 分数阶 多模态
4
基于多模态学习和深度学习技术的操作系统安全评估系统及方法
漏洞 操作系统调用 风险 深度学习技术 XGBoost模型
5
基于N2S与双向交叉注意力机制的关节点检测方法与装置
关节点检测方法 交叉注意力机制 融合特征 多尺度特征提取 图像
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号