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基于脑电信号的驾驶疲劳检测综述
被引量:
4
1
作者
王洪涛
殷浩钧
+1 位作者
陈创泉
Anastasios Bezerianos
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期54-65,78,共13页
围绕基于脑电信号的驾驶疲劳检测,通过大量文献检索,总结了脑电信号采集设备、脑电信号特征提取方法和脑电信号分类方法三个方面现状.分析了采集设备的便携性与舒适度问题、与疲劳相关特征的稳定性问题及疲劳检测模型的鲁棒性问题,进而...
围绕基于脑电信号的驾驶疲劳检测,通过大量文献检索,总结了脑电信号采集设备、脑电信号特征提取方法和脑电信号分类方法三个方面现状.分析了采集设备的便携性与舒适度问题、与疲劳相关特征的稳定性问题及疲劳检测模型的鲁棒性问题,进而梳理并总结出基于脑电信号驾驶疲劳检测的三个发展趋势:从湿式电极到干式电极;从通道内特征到通道间特征;从浅层机器学习到深度学习.
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关键词
脑电信号
驾驶疲劳
脑功能网络
机器学习
深度学习
原文传递
题名
基于脑电信号的驾驶疲劳检测综述
被引量:
4
1
作者
王洪涛
殷浩钧
陈创泉
Anastasios Bezerianos
机构
五邑
大学
智能制造学部
新加坡国立
大学
N
佩特雷大学医学院
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期54-65,78,共13页
基金
广东省教育厅重点领域专项资助项目(2020ZDZX3018)
广东省教育厅特色创新类资助项目(2021KTSCX136)
+3 种基金
广东省科技厅科技发展专项资助项目(2020182)
五邑大学港澳联合研发资助项目(2019WGALH16)
广东省基础与应用基础研究基金资助项目(2020A1515111154)
广东省生物医学信息检测与超声成像重点实验室开放课题(SZD201909)。
文摘
围绕基于脑电信号的驾驶疲劳检测,通过大量文献检索,总结了脑电信号采集设备、脑电信号特征提取方法和脑电信号分类方法三个方面现状.分析了采集设备的便携性与舒适度问题、与疲劳相关特征的稳定性问题及疲劳检测模型的鲁棒性问题,进而梳理并总结出基于脑电信号驾驶疲劳检测的三个发展趋势:从湿式电极到干式电极;从通道内特征到通道间特征;从浅层机器学习到深度学习.
关键词
脑电信号
驾驶疲劳
脑功能网络
机器学习
深度学习
Keywords
electroencephalogram
driving fatigue
brain functional network
machine learning
deep learning
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于脑电信号的驾驶疲劳检测综述
王洪涛
殷浩钧
陈创泉
Anastasios Bezerianos
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
原文传递
已选择
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