一种基于乘员脑电信号的融合风险分类方法

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一种基于乘员脑电信号的融合风险分类方法
申请号:CN202411679330
申请日期:2024-11-22
公开号:CN119441989A
公开日期:2025-02-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于乘员脑电信号的融合风险分类方法,属于自动驾驶、人工智能和脑电信号处理领域。本发明针对预警信号利用在线学习算法训练一个预警信号提取特征网络;结合预警信号提取特征网络提取的特征和P300信号提取的特征实现基于脑电信号的风险分类器的训练;基于脑电信号实现风险的精准预测。本发明相比于之前研究单纯依靠P300信号,增加了预警信号数据特征,并且可以实现预警信号在线学习,结合车载计算机可以实现风险的快速精准识别。
技术关键词
风险分类方法 信号特征提取 乘员 在线学习算法 嵌入式系统 脑电信号采集系统 分类器 智能驾驶场景 脑电采集系统 超限学习机 车载计算机 神经网络模型 离线 信号处理 参数
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