摘要
本发明公开了一种基于多模态的状态评测预警装置及方法,涉及心理评测技术领域。本发明通过生理信号采集传感器采集生理信号数据,对数据进行处理;基于各传感器间的关联关系,结合深度卷积神经网络结合自相关类算法识别佩戴状态,分为正确佩戴、不正确佩戴和未佩戴;基于测试题库采集被测人员的回答,通过语音识别算法转换为文字内容;结合动作信号分析反测试行为,回答异常或动作超限时,判定存在反测试行为;对有效时段的生理信号进行带通滤波和特征提取,加权计算评分结果;利用决策树算法结合历史数据进行优化,实现动态调整。
技术关键词
信号采集传感器
深度卷积神经网络模型
动作传感器
生理
预警方法
多模态
深度卷积神经网络算法
信号特征
脉搏波
语音识别算法
决策树算法
决策树模型
数据
评测系统
电信号
皮尔逊相关系数算法
预警装置
心理评测技术
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数据智能管理方法
样本
参数
生理状态变化趋势
动态修正方法
跌倒预警方法
足底压力数据
建模仿真软件
多元线性回归模型
仿真数据
风险预警方法
风险预测模型
电气
待测线路
机器学习算法
逻辑回归模型
红外传感器
车辆
预警方法
决策树模型
智能驾驶系统
车辆控制方法
生理
批量数据
电子设备