一种基于时频注意网络的单通道脑电驾驶疲劳识别方法
- 专利权人:
- 南京航空航天大学
- 发明人:
- 张道强,公沛良
- 申请号：
- CN202211300753.5
- 公开号：
- CN115778391A
- 申请日:
- 2022.10.24
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于时频注意网络的单通道脑电驾驶疲劳识别方法。属于脑电信号分析领域，操作步骤：驾驶实验范式设计和单通道脑电信号的采集；对采集到的脑电信号进行预处理；对预处理后的脑电数据做连续小波变换，得到每个数据相对应的谱‑时表征；将每个样本的谱‑时表征输入到时频注意网络模型中，使模型自动抽取潜在有价值的特征信息，完成疲劳状态的识别。本发明结合单通道脑电信号的谱‑时表征，通过使用时频注意力机制和自适应特征融合模块，来充分挖掘和捕捉与驾驶疲劳相关的关键特征，实现驾驶疲劳状态的识别；该方法设计合理、实现便捷且检测效果好，具有较高的实用价值。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
