基于生理信号的驾驶员信任状态评估方法

    公开(公告)号:CN119405316A

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411459418.9

    申请日:2024-10-18

    Abstract: 本发明涉及一种基于生理信号的驾驶员信任状态评估方法,属于智能驾驶技术领域。该方法包括:S1:对心率信号和皮肤电信号进行预处理和特征提取;S2:信号融合:将步骤S1提取的心率特征和皮肤电特征归一化,然后将归一化后的心率的各个特征和皮肤电的各个特征分别融合为特征矩阵;S3:构建模型输入;S4:构建信任评估模型,包括卷积模块、深层通道注意力模块、Transformer模块和回归预测模块;S5:模型输出:将目标向量定义为[0,1,2],然后将回归预测模块的输出与目标向量之间建立关联,即采用线性映射将回归输出映射到[0,2]的区间;最后进行阈值映射,根据映射后的输出使用阈值将其转换为分类结果。

    一种基于情感计算的飞行员精神负荷评估系统

    公开(公告)号:CN119230065A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411285717.5

    申请日:2024-09-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于情感计算的飞行员精神负荷评估系统,包括信息采集与处理和心理评估与干预报告生成两部分;具体通过在传统的模拟飞行训练中为飞行员提供可穿戴式生理信号采集设备,在训练过程中采集飞行员的脑电,心电,皮电信号,通过普通人情绪模型+数据算法综合处理,对飞行员训练时的情绪水平进行判判定,根据判定结果综合分析得出飞行员在训练中某时刻的精神负荷,压力水平指标,以分析出的各指标按时间轴变化的波形图为输出结果,最终生成训练中采集的生理数据、飞行训练数据、训练中情绪评估结果、根据飞行员个体情绪状态制定的针对性的训练干预方案。本发明能够对飞行员自身的心理素质问题较好的纠正,最终达到理想的训练效果。

    一种基于贝叶斯组合分类器的飞行员认知过载防控方法

    公开(公告)号:CN119200840A

    公开(公告)日:2024-12-27

    申请号:CN202411248839.7

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯组合分类器的飞行员认知过载防控方法,该方法基于飞行员多模态生理数据(眼动数据、脑电数据),通过贝叶斯估计法融合KNN、SVM、DT、RF、BP算法得到的组合分类器,输出预测的认知过载情况与防控策略。这种动态调控能力使得辅助系统能够根据不同级别和变化的任务情境,提供个性化的支持和反馈,帮助飞行员有效处理信息和做出正确决策,从而显著减轻飞行员的认知负担,提升操作效率和飞行安全性,并能满足复杂空战场景的任务需求,有助于提升飞行安全性、优化飞行员绩效,从而实现更高效的人机协同模式。

    一种基于BCG信号的穿戴式脑力疲劳分析设备及脑力疲劳监测方法

    公开(公告)号:CN119055241A

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202411307821.X

    申请日:2024-09-19

    Inventor: 方光武 汤花花

    Abstract: 本发明提供一种基于BCG信号的穿戴式脑力疲劳分析设备及脑力疲劳监测方法,包括:BCG信号采集模块、参数提取模块、疲劳分析模块、显示提醒模块;其中BCG信号采集模块,用于通过传感器采集BCG信号;参数提取模块,用于计算BCG信号的HRV参数;疲劳分析模块,用于根据HRV参数,利用疲劳状态模型生成用户的疲劳状态指数Ifatigue;显示提醒模块,用于根据疲劳状态指数向用户发出警报信号。本发明的BCG信号测量准确,疲劳预测效果好,降低操作者疲劳状态下的操作风险。

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