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一种基于多源信息融合的疲劳检测方法
- 专利权人:
- 燕山大学
- 发明人:
- 金海龙,王晓妍,于晓华,吴頔,李卓阳,刘浩,邱石
- 申请号：
- CN201710583838.1
- 公开号：
- CN107280694A
- 申请日:
- 2017.07.18
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于多源信息融合的疲劳检测方法，分别利用脑电采集设备、心电采集设备，同步采集被试者脑电信号、眨眼信息和心电信号；提取脑电信号特征：脑电节律波ɑ波β波θ波，δ波相对能量；眼电信息：眨眼频率E，眨眼强度F；心电特征：心率值HR，LF，HF；运用逻辑回归算法将疲劳程度初步分成三类：非疲劳、轻度疲劳和深度疲劳，同时，根据逻辑回归权重筛选权重较大的特征，进行特征融合；融合后的特征向量，采用基于支持向量机的bagging算法重新分类，将处理后的特征向量作为bagging算法的输入，确定被试者当前疲劳程度；根据被试者疲劳程度的分类结果，采取不同的缓解疲劳方法。本发明具有适用性强、疲劳检测精度高、改善效果良好等优点。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
