一种基于脑电信号的员工实时疲劳监测方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于脑电信号的员工实时疲劳监测方法和系统，涉及疲劳监测技术领域，包括：实时获取待监测员工在工作状态下的各电极脑电信号；对各电极脑电信号进行预处理，得到预处理之后的脑电信号；提取预处理之后的脑电信号的特征指标；特征指标包括时域特征、频域特征和非线性特征；将各电极脑电信号对应的特征指标铺设为二维脑电极图；以二维脑电极图为输入，利用训练好的卷积循环神经网络计算待监测员工的疲劳等级。本发明专利技术提出持续规律下的基于脑电图的分类，缓解了现有技术中存在的对员工的疲劳监测的时效性差和准确性低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及疲劳监测，特别是指一种基于脑电信号的员工实时疲劳监测方法和系统。

技术介绍

1、由于城市轨道交通运营安全的特殊性，对接于基础设施的生产类员工起着至关重要的作用，一旦在工作期间出现注意力不集中或者疲劳的情况，就可能出现非常严重的后果。目前，城市轨道交通管理人员主要通过监控视频来检测员工员的状态，而不能实时观测员工的状态，导致对员工的疲劳监测存在时效性差的问题。

2、现有检测的疲劳监测方法主要有分为主观评价检测和客观评价检测。主观评价检测包括主观自评法和主观他评法，具有较大的主观性。客观评价检测包括识别生理信号、识别人脸图像等来判断员工的疲劳。生理信号的识别包括脑电信号、心电信号以及脉搏信号，而心电信号和脉搏信号容易受到其他不相关的身体活动影响，导致疲劳监测准确性降低，目前现有的监测主要是静态的识别，缺乏实时动态的连续性监测方法。

技术实现思路

1、为了解决现有技术存在的上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种基于脑电信号的员工实时疲劳监测方法和系统。所述技术方案如下：

2、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于脑电信号的员工实时疲劳监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述特征指标按时间顺序使用TICC时序算法聚类，得到不同时间窗口下的疲劳类别，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述各电极脑电信号进行预处理，得到预处理之后的脑电信号，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.一种基于脑电信号的员工实时疲劳监测系统，其特征在于，所述系统包括：脑电信号采集模块，信号预处理模块，特征指标...

【技术特征摘要】

1.一种基于脑电信号的员工实时疲劳监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述特征指标按时间顺序使用ticc时序算法聚类，得到不同时间窗口下的疲劳类别，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述各电极脑电信号进行预处理，得到预处理之后的脑电信号，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

6.一种基于脑电信号的员工实时疲劳监测系统，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨聚芬，王雨生，刘志钢，王诗迪，王伟康，
申请(专利权)人：上海工程技术大学，
类型：发明
国别省市：