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基于栈式自编码的驾驶员脑电信号疲劳检测方法
1
作者
石锦璇
王昆
《测试技术学报》
2023年第2期140-145,共6页
疲劳驾驶是引发交通事故的重要原因之一。为有效检测驾驶员疲劳状态,对基于深度学习的驾驶员脑电信号疲劳检测方法进行研究,提出一种基于栈式自编码的深度学习框架,检测驾驶员疲劳状态。首先,对脑电信号进行预处理,通过离散傅里叶变化...
疲劳驾驶是引发交通事故的重要原因之一。为有效检测驾驶员疲劳状态,对基于深度学习的驾驶员脑电信号疲劳检测方法进行研究,提出一种基于栈式自编码的深度学习框架,检测驾驶员疲劳状态。首先,对脑电信号进行预处理,通过离散傅里叶变化分段提取疲劳特征;然后,设计栈式自编码神经网络,检测疲劳状态,并分析不同特征对疲劳检测结果的影响。实验结果表明了栈式自编码对驾驶员脑电信号疲劳检测的有效性。该研究对驾驶员疲劳检测系统的开发具有重要意义。
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关键词
脑电信号
疲劳检测
栈式自编码
信号特征提取
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职称材料
题名
基于栈式自编码的驾驶员脑电信号疲劳检测方法
1
作者
石锦璇
王昆
机构
山西大学物理电子工程学院
出处
《测试技术学报》
2023年第2期140-145,共6页
基金
2021年度山西省基础研究计划(自由探索类)资助项目(202103021223029)。
文摘
疲劳驾驶是引发交通事故的重要原因之一。为有效检测驾驶员疲劳状态,对基于深度学习的驾驶员脑电信号疲劳检测方法进行研究,提出一种基于栈式自编码的深度学习框架,检测驾驶员疲劳状态。首先,对脑电信号进行预处理,通过离散傅里叶变化分段提取疲劳特征;然后,设计栈式自编码神经网络,检测疲劳状态,并分析不同特征对疲劳检测结果的影响。实验结果表明了栈式自编码对驾驶员脑电信号疲劳检测的有效性。该研究对驾驶员疲劳检测系统的开发具有重要意义。
关键词
脑电信号
疲劳检测
栈式自编码
信号特征提取
Keywords
EEG signal
fatigue detection
stacked auto-encoder
signal feature extraction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于栈式自编码的驾驶员脑电信号疲劳检测方法
石锦璇
王昆
《测试技术学报》
2023
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