发明专利已授权

基于多尺度卷积核尺寸 N的驾驶员疲劳状态识别方法

Name: 基于多尺度卷积核尺寸 N的驾驶员疲劳状态识别方法
Brand: 燕山大学
SKU: 2022114886811
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211488681.1 📄 发布日：2026/09/09

著录项目信息

申请日

2022-11-25

公开号

CN115836868B

公开日

2024-08-23

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_374

IPC 分类号

A61B5_374 , G06N3_0464 , G06N3_08 , A61B5_18 , A61B5_00 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

驾驶员疲劳监测, 智能驾驶, 驾驶辅助系统, 交通安全, 车载智能系统

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摘要

本发明公开了基于多尺度卷积核尺寸CNN的驾驶员疲劳状态识别方法，包括如下步骤：S1、数据准备：将采集到的脑电信号进行预处理，得到标准格式数据；S2、数据增强：采用频率掩蔽和频域重组算法对原数据进行数据增强；S3：模型训练，采用多尺度卷积核尺寸混合CNN模型对原始数据和增强数据构成的数据集进行训练，得到分类器；S4、状态识别：把预处理后的脑电数据输入到分类器模型中，得到样本的状态标签以及可解释的模型分类依据；本发明提高了模型分类性能，在持续注意力驾驶任务数据集识别疲劳状态任务中，实现了较高的准确率；并设计了添加频率噪声和频率掩蔽两种数据增强方法与CNN模型集成，进一步提高模型的泛化能力。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN115836868B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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