公开(公告)号：CN104127195B

公开(公告)日：2016-10-05

申请号：CN201410366036.1

申请日：2014-07-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 孔万增 ,  周凌霄 ,  周慧敏 ,  徐飞鹏 ,  周展鹏

IPC: A61B5/18

Abstract: 本发明涉及一种融合脑电和心电信号的疲劳驾驶检测方法。本发明通过16通道的gUSBamp放大器获取脑电和心电的原始数据，提取脑电的功率谱特征数据—脑电疲劳指数和、脑电的相位同步特征数据—Pz‑Fz和P3‑P4在delta频段的MPC、心电的时域特征数据—HR和心电的频域特征数据—LF/HF后，直接将脑电心电特征数据在特征数据层面上直接融合，再利用SVM进行分类。本发明强调决策信息的全面性，融合特征的分类效果总体上比单种特征好，运用两种正交的生理指标来检测驾驶疲劳，有助于提高检测的准确率。

公开(公告)号：CN104127195A

公开(公告)日：2014-11-05

申请号：CN201410366036.1

申请日：2014-07-29

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 孔万增 ,  周凌霄 ,  周慧敏 ,  徐飞鹏 ,  周展鹏

IPC: A61B5/18

Abstract: 本发明涉及一种融合脑电和心电信号的疲劳驾驶检测方法。本发明通过16通道的gUSBamp放大器获取脑电和心电的原始数据，提取脑电的功率谱特征数据—脑电疲劳指数和、脑电的相位同步特征数据—Pz-Fz和P3-P4在delta频段的MPC、心电的时域特征数据—HR和心电的频域特征数据—LF/HF后，直接将脑电心电特征数据在特征数据层面上直接融合，再利用SVM进行分类。本发明强调决策信息的全面性，融合特征的分类效果总体上比单种特征好，运用两种正交的生理指标来检测驾驶疲劳，有助于提高检测的准确率。