一种方向盘嵌入脑电传感器的基于脑电的疲劳检测方法

摘要

本发明公开了一种方向盘嵌入脑电传感器的基于脑电的疲劳检测方法，提出采用tsk型卷积递归模糊网络(TCRFN)用于驾驶员疲劳检测。具体包括：S1、将脑波仪电极的空间位置投影到二维平面，基于这个二维平面将脑电数据插值到二维平面；S2、搭建基于卷积神经网络框架的深度特征提取网络提取脑电波的疲劳特征，提取的同时对特征进行降噪处理；S3、将深度特征提取网络提取的疲劳特征输入到带自反馈的具有对数形式的空间发射层函数的模糊神经网络，给出分类结果；S4、设计损失函数，使用ADAM优化方法，训练网络模型。该方法能够提取从脑电信号中提取空间相关性和时间依赖性，对数形式的空间发射层函数性能更平滑，提高了模型的预测精度。