【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于疲劳检测，具体涉及一种基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲劳检测方法。
技术介绍
1、近年来，交通事故的发生率不断升高，而疲劳驾驶是造成交通事故的主要原因之一，它对道路交通安全造成巨大威胁。驾驶员警觉性评估通常涉及监测驾驶员的反应时间、注意力分配和认知能力等指标。这些指标能有效反映出驾驶员的警觉状态。当驾驶员疲劳时，这些警觉性指标通常会显著下降，从而增加事故的风险。警觉性是衡量人脑对外部刺激敏感度的指标。精准评估驾驶员警觉性可以有效减少道路安全事故的发生。
2、目前，已有几种类型的方法被用于警觉性评估，包括主观量表、面部表情和生理信号，如脑电图（eeg）信号和眼电图（eog）信号。然而，主观量表和面部表情等非生物因素由于不同的文化背景和个人习惯会形成较大的个体间差异，这种差异可能会造成警觉性评估的不可靠性。脑电和眼电等信号由于其受主观影响较小以及能够记录有关警觉性的信息的特点，被广泛用于驾驶员警觉性评估。
3、根据神经生理学先验知识，eeg信号可以直接反映人脑的活动，捕捉疲劳或嗜睡引起的脑电波的变...
【技术保护点】
1.一种基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲劳检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲劳检测方法，其特征在于，所述S1包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲劳检测方法，其特征在于，所述S12中，EEG信号的功率谱密度的计算公式为：
4.根据权利要求2所述的基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲劳检测方法，其特征在于，所述S14中，连续小波系数的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲...
【技术特征摘要】
1.一种基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲劳检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲劳检测方法，其特征在于，所述s1包括以下子步骤：
3.根据权利要求2所述的基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲劳检测方法，其特征在于，所述s12中，eeg信号的功率谱密度的计算公式为：
4.根据权利要求2所述的基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲劳检测方法，其特征在于，所述s14中，连续小波系数的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的基于脑电与眼电双模态时频空融合特征的疲劳检测方法，其特征在于，所述s2包括以下子步骤：
6.根据权利要求5所述的基于脑电与眼电双模态时频空融合特...
【专利技术属性】
技术研发人员：郜东瑞，周治宏，李芃锐，张皓凯，刘世洪，汪曼青，
申请(专利权)人：成都信息工程大学，
类型：发明
国别省市：
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