[发明专利]一种基于脑电信号的无人机紧急状况检测方法与系统

权利要求书

1.一种基于脑电信号的无人机紧急状况检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、实时采集使用者脑电信号，并且进行初步处理，获得原始脑电信号；

S2、基于所述原始脑电信号，提取电位幅值特征和脑网络特征；

S3、压缩所述电位幅值特征和所述脑网络特征，通过正则化线性判别分类器进行分类，判断是否属于紧急状况，是，则输出悬停指令到无人机。

2.根据权利要求1所述的基于脑电信号的无人机紧急状况检测方法，其特征在于：所述初步处理包括信号放大和模数转换。

3.根据权利要求1所述的基于脑电信号的无人机紧急状况检测方法，其特征在于：所述S1中使用者脑电信号采集使用非侵入式的脑电电极，所述脑电电极置于使用者大脑头皮上。

4.根据权利要求1所述的基于脑电信号的无人机紧急状况检测方法，其特征在于：所述S2具体包括：

S21，提取所述脑电信号中的脑电事件诱发电位，获取所述脑电事件诱发电位的幅值，作为所述电位幅值特征；

S22，计算所述脑电信号中的脑网络的节点信息，优化节点间的关系，获得邻接矩阵，并将所述邻接矩阵的元素作为所述脑网络特征。

5.根据权利要求4所述的基于脑电信号的无人机紧急状况检测方法，其特征在于：所述步骤S21具体包括：

S211，对所述原始脑电信号进行预处理，获得纯净脑电信号，所述预处理包括带通滤波，采用独立成分分析滤除眨眼伪迹以及肌电伪迹，采用共平均参考和基线修正滤除噪音；

S212，检测所述纯净脑电信号，获得脑电事件诱发电位获取脑电事件诱发电位的幅值特征，作为所述电位幅值特征，输出到决策子系统。

6.根据权利要求4所述的基于脑电信号的无人机紧急状况检测方法，其特征在于：所述S22包括：

S221，定义所述脑电电极所对应的位置或脑区为网络节点；

S222，构建所述网络节点间的关系，建立邻接矩阵；

S223，优化所述邻接矩阵，获得最终邻接矩阵；

S224，将所述最终邻接矩阵元素作为所述脑网络特征，提取所述脑网络特征。

7.一种基于脑电信号的无人机紧急状况检测系统，其特征在于：用于实施权利要求1-6任一所述基于脑电信号的无人机紧急状况检测方法，包括脑电事件诱发电位检测子系统、脑网络分析子系统和决策子系统；

所述脑电事件诱发电位检测子系统用于采集脑电信号采集并处理检测操作员的脑电事件诱发电位；

所述脑网络分析子系统用于获取脑电信号的脑网络特征；

所述决策子系统用于判断是否发生紧急状况发出悬停指令；

所述脑电事件诱发电位检测子系统与所述脑网络分析子系统、所述决策子系统连接，所述脑网络分析子系统与所述决策子系统连接。

8.根据权利要求7所述的基于脑电信号的无人机紧急状况检测系统，其特征在于：所述脑电事件诱发电位检测子系统包括脑电采集模块和脑电处理模块，所述脑电采集模块通过线路与所述脑电处理模块连接，所述脑电采集模块与所述脑网络分析子系统连接，所述脑电处理模块与所述决策子系统连接。

9.根据权利要求7所述的基于脑电信号的无人机紧急状况检测系统，其特征在于：所述决策子系统包括基于自编码器的脑电信号特征提取部和正则化线性判别分析模型。