发明专利 已授权

一种基于脑电特征迁移学习的驾驶状态检测方法及系统

📄 申请号:CN202011062150.7 📄 发布日:2026/05/07

著录项目信息

申请日
2020-09-30
公开号
CN112438741A
公开日
2021-03-05
申请人
燕山大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

智能驾驶, 疲劳驾驶监测, 驾驶员状态监测, 交通安全, 车载安全系统

摘要

本发明公开了一种基于脑电特征迁移学习的驾驶状态检测方法及系统,包括:采集被试用户的脑电信号,对所述脑电信号进行预处理,提取特征构建第一目标特征集;从多组第一源数据集中筛选疲劳特征集和情绪数据集,组合成第二源特征集;通过第一迁移学习算法进行实例迁移,得到第三源特征集;基于第三源数据集和第一目标数据集使用第二迁移学习算法进行特征迁移学习,得到第四源特征集、第二目标数据集;使用第四源数据集构建多分类判别模型,将第二目标特征集输入多分类判别模型,得到被试用户的驾驶状态结果。本发明在保证准确率的同时减少了样本标注的繁琐工作,大大提高分类识别的鲁棒性和准确性。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:89 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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