摘要
本发明属于脑电分析技术领域,公开了一种基于脑电特征的快速疲劳检测方法及装置。基于模拟驾驶对测试者进行疲劳诱发,基于脑电信号采集器采集脑电信号,结合眼动记录仪记录眼动信息;通过眼动信号进行疲劳状态判断;对脑电信号进行预处理,得到对应的脑电数据集;将脑电数据集与疲劳状态作为训练数据,训练深度卷积神经网络学习脑电疲劳相关特征,训练后的深度卷积神经网络进行脑电特征的快速疲劳检测。本发明可以有效的推动疲劳检测领域发展;对于用户的疲劳状态,能够给出一种更加准确的疲劳检测方式,协助用户对自身状态进行更加详细的评定。
技术关键词
疲劳检测方法
脑电特征
深度卷积神经网络
采集脑电信号
脑电信号采集器
眼动记录仪
疲劳检测装置
卷积模块
成分分析方法
数据采集频率
陷波滤波器
样本
批量
节点
带通滤波器
电磁噪声
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调节液晶显示面板
高分辨率摄像头
训练深度学习模型
年龄
人脸识别神经网络
电信号
癫痫发作预测方法
协方差矩阵归一化
对齐模块
样本
轨迹
卡尔曼滤波
深度学习方法
红外监视
识别方法
图像
生成方法
标签
深度卷积神经网络模型
实例分割模型