一种疲劳状态检测方法、系统、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开一种疲劳状态检测方法、系统、设备及存储介质，涉及疲劳检测技术领域，该方法包括：采集用户脑电、心电、肌电和血氧生理信号；采用Morlet小波变换法提取脑电信号中的时频特征；通过检测心电信号中R波的位置，计算出心率信号及其心率变异性，提取出心率信号的时序特征以及心率变异性中的心率变异性特征；利用LSTM网络分别提取肌电信号、血氧信号中的肌电活动特征和血氧水平特征；将提取到的多个特征输入特征融合网络中进行特征融合；将融合后的特征通过回归网络转化为疲劳指数；根据疲劳指数检测用户的疲劳状态；通过整合多个生理信号，提高对飞行员疲劳状态的实时监测和精准评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及疲劳检测，具体涉及一种疲劳状态检测方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

1、在民航飞行任务中，飞行员的高度集中和精准的决策是确保飞行安全和任务成功的关键。然而，长时间的飞行、夜间操作、不同时区的飞行以及变化多端的气象条件等因素都可能对飞行员的生理和心理状态产生负面影响，导致疲劳的积累。过度疲劳不仅会降低认知和执行能力，还可能引发错误判断和反应，从而对飞行任务的安全性产生潜在威胁。

2、传统的飞行员疲劳监测方法有：采用单一生理信息检测，例如心率检测，通过监测飞行员的心率来评估其疲劳水平；例如专利技术专利cn108272463a提出的一种基于脑电信号的飞行员疲劳检测方法，利用基于深度收缩自编码网络学习脑电波信号来识别飞行员疲劳状态；采用多生理信号融合检测，例如将采集用户的脑电、心电、肌电和血氧生理信号进行融合来检测疲劳程度。

3、然而，在采用多生理信号融合检测过程中，对于心率信号的检测只是单一的通过监测飞行员的心率来评估其疲劳水平，导致对飞行员当前疲劳检测准确率不高。

技术实现思路...

【技术保护点】

1.一种疲劳状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种疲劳状态检测方法，其特征在于，所述采集用户脑电信号后通过采用0.1-45Hz的带通滤波和独立成分分析ICA对脑电信号进行分析，去除脑电信号中的眼电、心电和肌电成分；在采集用户心电信号后对该信号进行滤波、去除基线漂移处理；在采集肌电信号、血氧信号后分别对该信号进行滤波、去噪处理。

3.根据权利要求1所述的一种疲劳状态检测方法，其特征在于，还包括采用Morlet小波变换法将所述脑电信号从时域转换到频域，生成时频图，具体包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种疲劳状态检测方...

【技术特征摘要】

1.一种疲劳状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种疲劳状态检测方法，其特征在于，所述采集用户脑电信号后通过采用0.1-45hz的带通滤波和独立成分分析ica对脑电信号进行分析，去除脑电信号中的眼电、心电和肌电成分；在采集用户心电信号后对该信号进行滤波、去除基线漂移处理；在采集肌电信号、血氧信号后分别对该信号进行滤波、去噪处理。

3.根据权利要求1所述的一种疲劳状态检测方法，其特征在于，还包括采用morlet小波变换法将所述脑电信号从时域转换到频域，生成时频图，具体包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种疲劳状态检测方法，其特征在于，采用卷积神经网络cnn提取所述脑电信号的时频特征，具体包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种疲劳状态检测方法，其特征在于，所述根据相邻r波之间的时间间隔计算出心率信号及其心率变异性，具体包括以下步骤：

【专利技术属性】
技术研发人员：秦卫军，张杰，曹晖，
申请(专利权)人：中国人民解放军空军军医大学，
类型：发明
国别省市：

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