公开(公告)号：CN119782928A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411714443.7

申请日：2024-11-27

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 张可泽 ,  杨昆 ,  胡昱彬 ,  郑仁剑 ,  李昀霏

IPC: G06F18/2415 ,  A61B5/374 ,  A61B5/18 ,  A61B5/00 ,  G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明公开了一种基于双源多尺度特征融合网络的疲劳驾驶检测方法，其针对采集的脑电信号进行分频滤波并提取微分熵作为通道特征，斯皮尔曼等级相关系数作为脑网络特征；对滤波后提取的通道特征进行映射和堆叠，使其转换为三维特征后输入不同核大小的VSCM得到不同尺度的特征信息，与传统技术中按通道顺序一维排列的方式相比，本发明较好地考虑了电极通道在人脑空间中的实际分布，解决了原本在人脑空间中相邻的电极通道在卷积的过程中无法被正常使用的问题；同时，本发明利用上采样层对不同级的逐点卷积进行融合，并通过卷积层对融合后的特征经过一系列卷积再叠加得到更加全面的多尺度特征，适用于通道数量较少的情况，提高了疲劳驾驶检测率。