一种基于动量优化的BP神经网络的非接触式疲劳驾驶检测方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 陈龙,周玲烽,李冰,郑雪峰,杨柳,马学条
- 申请号：
- CN201911382375.8
- 公开号：
- CN111209815A
- 申请日:
- 2019.28.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于动量优化的BP神经网络的非接触式疲劳驾驶检测方法,包括以下步骤:S10,通过多普勒雷达模块采集驾驶员的生理信号;S20,对生理信号分类;S30,对生理信号进行滤波及CEEMD算法分解,得到心跳和呼吸两段包含完整时频域特征的信号;S40,设计动量优化的BP神经网络模型对数据集进行训练,从而得到驾驶员疲劳状态检测的算法模型;S50,通过驾驶员疲劳状态检测的算法模型对疲劳状态进行检测。本发明能够避免影响驾驶员正常驾驶的同时,高效且准确的检测驾驶员的疲劳状态。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
