疲劳状态预测的方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种疲劳状态预测的方法、装置、电子设备及存储介质，疲劳状态预测的方法包括：收集使用者的多峰数据，该多峰数据包括脑电图数据；通过利用经过训练的神经网络来对收集的多峰数据进行数据分析和融合，预测使用者疲劳状态，判断所述使用者在预定时间后将进入疲劳状态；以及在判断使用者在所述预定时间后将进入疲劳状态的情况下，对使用者进行振兴，防止使用者进入疲劳状态。防止使用者进入疲劳状态。防止使用者进入疲劳状态。

Fatigue state prediction method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
疲劳状态预测的方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及脑电波应用
，尤其涉及疲劳状态预测的方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]脑电波是人的大脑活动的一种生理信号，其变化可以反应人的疲劳状况。据有关数据统计，交通事故中有很大一部原因是由于驾驶员过于疲劳打瞌睡引起的。因此，如何将脑电波检测应用于车辆驾驶领域，进而降低疲劳驾驶风险具有重大意义。
[0003]针对该缺陷，已经提出了一种疲劳驾驶预防方法，其采集驾驶员的原始脑电波信号并进行预处理，输出当前驾驶员的疲劳程度并进行屏幕显示；若当前驾驶员的疲劳程度超过第一疲劳程度，则进行疲劳驾驶预警；若当前驾驶员的疲劳程度超过第二疲劳程度，则播放具有与α脑电波相同频率的预置音频文件，其中，所述第一疲劳程度小于所述第二疲劳程度。

技术实现思路

[0004]然而，现有的疲劳驾驶预防方法在实际应用中的效果可能不好。具体而言，现有的疲劳驾驶预防方法可能无法准确地预测驾驶员疲劳的发作，或者无法及时地针对驾驶员的疲劳状态进行应对，即，无法及时地缓解驾驶员的疲劳本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种疲劳状态预测的方法，其特征在于，所述方法包括：收集使用者的多峰数据，该多峰数据包括脑电图数据；通过利用经过训练的神经网络来对收集的所述多峰数据进行数据分析和融合，预测所述使用者疲劳状态，判断所述使用者在预定时间后将进入疲劳状态；以及在判断所述使用者在所述预定时间后将进入疲劳状态的情况下，对所述使用者进行振兴，防止所述使用者进入疲劳状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：预先搭建所述神经网络，并使用特征数据对该神经网络进行训练。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多峰数据还包括眼电图数据、脉搏率数据中的至少一者。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述脑电图数据包括额叶的脑电图数据和α光谱中的脑电波。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预定时间为十分钟以上。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述振兴为对使用者的左耳广播低频振动，同时对使用者的右耳以从对左耳广播的频率稍微偏移的频率广播...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈海波，赖忠远，
申请(专利权)人：深兰科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：