[发明专利]一种多模脑电信号及1DCNN迁移的驾驶疲劳状态识别方法在审
| 申请号： | 201911059617.X | 申请日： | 2019-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN110772268A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 宋立新;黄亚康 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | A61B5/18 | 分类号： | A61B5/18;A61B5/0496;A61B5/0476 |
| 代理公司： | 23213 哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李红媛 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙;23 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 迁移 信号预处理 疲劳驾驶 特征提取 构建 送入 疲劳驾驶检测 分类技术 驾驶疲劳 脑电信号 疲劳预警 疲劳状态 神经网络 生命财产 一维卷积 状态识别 融合 多模 脑电 样本 交通事故 测试 分类 伤害 应用 | ||
【主权项】：
1.一种多模脑电信号及1DCNN迁移的驾驶疲劳状态识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：/n步骤一：EEG信号预处理及特征提取；/nEEG信号在进行特征融合前，需要经过滤波、特征提取；/n步骤二：EOG信号预处理及特征提取；/nEOG信号在进行特征融合前，需要经过滤波、水平和垂直眼电分离及特征提取；/n步骤三：1DCNN模型的构建和预训练；/n搭建包含卷积层、全连接层和softmax分类层的1DCNN模型，并对模型进行预训练；/n步骤四：1DCNN迁移模型的构建；/n将预训的1DCNN进行模型迁移，以作为新个体识别的迁移模型；/n步骤五：融合特征送入1DCNN迁移模型；/n将EEG特征和EOG特征在特征级别上进行融合送入1DCNN迁移模型进行训练和测试，对样本进行疲劳状态的识别。/n
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