基于多级雪崩式卷积递归网络EEG分析的疲劳驾驶识别方法
- 专利权人:
- 常熟理工学院
- 发明人:
- 梁伟,董瑞志,刘永俊,钱振江,张哲
- 申请号：
- CN201910488770.8
- 公开号：
- CN110151203A
- 申请日:
- 2019.06.06
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于多级雪崩式卷积递归网络EEG分析的疲劳驾驶识别方法,具体步骤为将一维EEG序列转换为二维EEG网格;创建包含空间信息和时间信息的3D数据架构;提取每个数据网格的空间特征;将提取的空间特征后的序列馈送到RNN中以提取时间特征;一个完全连接层接收RNN层的最后一个时间步的输出;馈送到softmax层进行处理;判定是否疲劳驾驶。本发明大大降低了采集数据时的困难度,提高模型对疲劳驾驶状态的识别性能;实验装备脑‑计算机接口(BCI)使用户能够直接与外界通信或仅使用大脑意图来控制仪器,进而进行数据采集与分析作出判断。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
