一种多模脑电信号及1DCNN迁移的驾驶疲劳状态识别方法
- 专利权人:
- 哈尔滨理工大学
- 发明人:
- 宋立新,黄亚康
- 申请号：
- CN201911059617.X
- 公开号：
- CN110772268A
- 申请日:
- 2019.01.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 一种多模脑电信号及一维卷积神经网络(1DCNN)迁移的驾驶疲劳状态识别方法。属于疲劳驾驶检测和分类技术领域,目的是为了对驾驶员进行疲劳预警,以较少因疲劳驾驶而引发交通事故对人们的生命财产造成的伤害。本发明包括:步骤一:脑电(EEG)信号预处理及特征提取,步骤二:眼电(EOG)信号预处理及特征提取,步骤三:1DCNN模型的构建和预训练,步骤四:1DCNN迁移模型的构建,步骤五:融合特征送入1DCNN迁移模型,将EEG特征和EOG特征进行融合送入1DCNN迁移模型进行训练和测试,对样本进行疲劳状态的识别。本发明应用于疲劳驾驶的识别与分类。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
