[发明专利]一种基于迁移学习的多特征融合疲劳检测方法有效
| 申请号： | 202011492334.7 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112617835B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 陶鹏鹏;张帅青;檀旭栋;黄海平;胡素君;王汝传;王睿;李欣祥 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | A61B5/18 | 分类号： | A61B5/18;A61B5/346;A61B5/352;A61B5/374;A61B5/398 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210023 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明所述的一种基于迁移学习的多特征融合疲劳检测方法，改进了已有的基于单一生理特征的疲劳检测方法，采集了最接近疲劳状态本质的脑电、心电、眼电信号，并融合了面部图像特征，进一步提高了模型识别率，并将这4个传感器数据分别训练模型，使用加权平均法进行决策级融入，保证模型在传感器失效的情况下有一定的鲁棒性。同时本发明引入了迁移学习策略，减少了不同驾驶员的个体差异对疲劳检测模型稳定性的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 特征 融合 疲劳 检测 方法 | ||
【主权项】：
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