本发明公开了一种基于多级雪崩式卷积递归网络EEG分析的疲劳驾驶识别方法,具体步骤为将一维EEG序列转换为二维EEG网格;创建包含空间信息和时间信息的3D数据架构;提取每个数据网格的空间特征;将提取的空间特征后的序列馈送到RNN中以提取时间特征;一个完全连接层接收RNN层的最后一个时间步的输出;馈送到softmax层进行处理;判定是否疲劳驾驶。本发明大大降低了采集数据时的困难度,提高模型对疲劳驾驶状态的识别性能;实验装备脑 计算机接口(BCI)使用户能够直接与外界通信或仅使用大脑意图来控制仪器,进而进行数据采集与分析作出判断。
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基于多级雪崩式卷积递归网络EEG分析的疲劳驾驶识别方法
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专利号：CN201910488770.8
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专利类型：
专利有效期：2021-11-23至2036-11-23
专利授权日期：2021-11-23
专利授权国家：中国
专利权人：常熟理工学院
发明人：梁伟 董瑞志 刘永俊 钱振江 张哲
专利状态：有效
所属地区：苏州市
交易方式：
联系人：李小姐 联系方式：020-87395002- 专利详细介绍
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