一种基于多生理信号多模型交互的高铁调度员应激检测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多生理信号多模型交互的高铁调度员应激检测方法，采用脑电信号收集装置、心电采集装置，眼动采集装置联动获取相应生理信号进行信息采集后进行处理以对被测高铁调度员的应激状态得出判断，经特征选择、模型训练和信息融合处理，对基于BP神经网络模型、SVM支持向量机模型、HHM马尔可夫模型三种模型分析的脑电、心电、眼动识别结果进行信息融合，提取更好的脑电、心电、眼动识别结果，再对脑电、心电、眼动识别结果进行融合，最终得到融合特征识别结果快速有效的判断高铁调度员的应激状态。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多生理信号多模型交互的高铁调度员应激检测方法
本专利技术涉及基于脑电、心电及眼动的应激检测方法，尤其涉及一种基于多生理信号多模型交互的高铁调度员应激检测方法。
技术介绍
多年来，经过对高速铁路新线的建设和对既有铁路的高速化改造，我国已经拥有世界上最大规模以及最高运营速度的高速铁路网。高速列车运行速度高、密度大，一旦发生事故,其结果将会是灾难性的，因此必须保证高速铁路运行的绝对安全。这要求调度员能够实时掌握列车运行状况及各种行车设备状况，及时接收各类危及行车安全的信息，并做出正确的判断与决策，从而有效地处置各种异常情况，保证列车运行安全和正常运输秩序。但是由于人在应激状态下往往会做出错误判断与决策，所谓应激是指在出乎意料的紧迫与危险情况下引起的高度紧张的情绪状态，因此调度员在应激状态做出的调度可能存在安全隐患，基于这种情况，本专利技术涉及一种基于多生理信号多模型交互的高铁调度员应激检测方法，通过此方法，可以有效检测出高铁调度员是否在应激状态下工作，从而有效避免调度员在应激状态下做出错误判断和决策。目前研究多是集中于一种生理信号，但由于现实工作中任务的复杂性，任何单一的生理指标对本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多生理信号多模型交互的高铁调度员应激检测方法，采用脑电信号收集装置、心电采集装置，眼动采集装置联动获取相应生理信号进行信息采集后进行处理以对被测高铁调度员的应激状态得出判断，包括以下主要步骤，1)特征选择脑电导联电极采用32导脑电采集系统，每个电极采集3种基础波，总共有96个特征指标，从这96个特征指标用K‑W检验法得到分类能力最强的前10个特征指标；分别用K‑W检验法从心电、眼动大量特征指标中得到分类能力最强的前10个特征指标；其中对于脑电特征指标选择如下：对于任意的一项参数xj，将其在应激状态与非应激状态下得到的参数序列进行混合，进行Kruskal‑Wallis检验：H=12M(M...

【技术特征摘要】
2014.12.11 CN 20141076349681.一种基于多生理信号多模型交互的高铁调度员应激检测方法，采用脑电信号收集装置、心电采集装置，眼动采集装置联动获取相应生理信号进行信息采集后进行处理以对被测高铁调度员的应激状态得出判断，包括以下主要步骤，1)特征选择脑电导联电极采用32导脑电采集系统，每个电极采集3种基础波，总共有96个特征指标，从这96个特征指标用K-W检验法得到分类能力最强的前10个特征指标；分别用K-W检验法从心电、眼动大量特征指标中得到分类能力最强的前10个特征指标；其中对于脑电特征指标选择如下：对于任意的一项参数xj，将其在应激状态与非应激状态下得到的参数序列进行混合，进行Kruskal-Wallis检验：式中H为检验统计量，i为应激状态等级标量,i＝1为非应激状态，i＝2为应激状态；表示第i类应激状态等级下，参数样本的平均秩；M为两类参数样本的总量；由于H服从自由度为1的卡方分布，查表可得临界区域的概率p，p值代表了两种应激状态条件下样本分布相同的概率，故p值越小代表该项参数在两类应激状态下的数据分布差异越大，基于上述方法，对脑电参数逐一进行检验，从多项脑电参数中选出差...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭孜政，肖琼，谭永刚，刘玉增，巴宇航，宋炜，杨露，潘雨帆，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51