基于40导联脑电采集设备的人脑疲劳状态自主辨识系统

摘要

本发明的基于40导联脑电采集设备的人脑疲劳状态自主辨识系统，能够实现对驾驶员EEG脑电信号的准确获取、有效辨识和正确分类，通过最佳机器学习模型识别驾驶员的大脑状态，有效预警驾驶员的疲劳状态，防止驾驶事故。模拟驾驶实验的设计让基于疲劳的EEG脑电信号收集过程更加合理，有效，避免了在实际驾车过程中进行收集带来的社会风险。最佳机器学习模型的引入大幅度降低了人工设计深度学习模型的工作量，并能够根据采集到的EEG脑电信号的具体特征做出针对性模型设计，提升模型最终的人脑疲劳状态辩识准确率。