公开(公告)号：CN117932306A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410096835.5

申请日：2024-01-23

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 龚子安 ,  顾正晖 ,  陈迪

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08 ,  A61B5/18 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的跨被试驾驶疲劳检测系统，包括：数据处理模块，用于加载被试驾驶过程中的脑电信号并进行处理，得到统一大小和相同特征的驾驶疲劳脑电数据；模型训练模块，设计并搭建了一种结合局部与全局特征的集成网络，利用处理后的驾驶疲劳脑电数据进行训练，得到训练好的集成网络作为主模型；模型微调模块，利用新被试的部分驾驶过程中的脑电数据对主模型进行微调，得到针对该被试的最优检测模型；跨被试驾驶疲劳检测模块，利用最优检测模型进行跨驾驶疲劳检测任务，保存最优模型参数。本发明将深度学习技术与脑机接口技术结合，提高跨被试驾驶疲劳检测性能，提升跨被试驾驶疲劳检测准确率和泛化性。