发明专利已授权

基于多级雪崩式卷积递归网络EEG分析的疲劳驾驶识别方法

📄 申请号：CN201910488770.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-06-06

申请人

常熟理工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_18

IPC 分类号

A61B5_18 , A61B5_369 , A61B5_00 , A61B5_372 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习脑电信号处理模式识别

应用场景

疲劳驾驶监测, 驾驶安全预警, 智能交通, 辅助驾驶系统, 驾驶员状态评估

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摘要

本发明公开了一种基于多级雪崩式卷积递归网络EEG分析的疲劳驾驶识别方法，具体步骤为将一维EEG序列转换为二维EEG网格；创建包含空间信息和时间信息的3D数据架构；提取每个数据网格的空间特征；将提取的空间特征后的序列馈送到RNN中以提取时间特征；一个完全连接层接收RNN层的最后一个时间步的输出；馈送到softmax层进行处理；判定是否疲劳驾驶。本发明大大降低了采集数据时的困难度，提高模型对疲劳驾驶状态的识别性能；实验装备脑‑计算机接口(BCI)使用户能够直接与外界通信或仅使用大脑意图来控制仪器，进而进行数据采集与分析作出判断。

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

20211123

✅ 授权

20190917

?? 实质审查的生效：

20190823

📄 公开

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议价

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