一种跨被试分析与异构迁移学习的智能驾驶疲劳识别方法、计算机程序产品及终端

本发明公开了一种跨被试分析与异构迁移学习的智能驾驶疲劳识别方法、计算机程序产品及终端，属于脑电信号处理技术领域，包括：进行跨被试分析识别跨被试间的通用疲劳特征模式，采用异构迁移学习技术将源域被试者学习到的疲劳识别模型迁移至目标域被试者，根据迁移后的模型对目标域被试者的脑电信号进行分析，输出脑电的疲劳识别结果，并与心率、血氧的疲劳识别结果进行融合，得到最终疲劳识别结果。通过跨被试分析能够捕捉不同被试者之间的疲劳特征模式，有效克服个体差异带来的影响；通过异构迁移学习，能够借鉴不同任务间的知识，减少模型的特定被试者的依赖，提高模型在不同被试者间的适应性和泛化能力。