-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112451833A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011247732.2
申请日：2020-11-10
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种基于个性化音乐推荐器的驾驶疲劳检测缓解系统及方法，其特点是：所述系统包括脑电采集终端、上位机、下位机和个性化音乐推荐器依次连接，脑电采集终端用于实时采集驾驶员的脑电信号；上位机用于脑电信号预处理，提取脑电信号中的慢波频段信号，计算慢波平均功率谱和慢波复杂度，根据该平均功率谱和复杂度的变化判断驾驶员的驾驶状态，并将该驾驶状态数据输出至下位机；下位机根据驾驶疲劳状态数据控制个性化音乐推荐器启动相应工作模式的指令；个性化音乐推荐器用于根据下位机的控制指令进入相应的音乐播放模式。系统结构简单适用，成本低，检测准确性高；方法科学合理，适用性强，效果佳，能够缓解驾驶疲劳，提高驾驶安全性。
-
公开(公告)号：CN112450933B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202011249649.9
申请日：2020-11-10
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体多类特征的驾驶疲劳监测方法，包括驾驶员脑电信号监测和驾驶员头部姿态监测。驾驶员脑电信号监测是利用脑电信号计算其熵值，通过降维形成脑电信号驾驶疲劳监测指标；驾驶员头部姿态信息监测是利用微型红外温度传感器记录驾驶员头部姿态信息，产生头部姿态驾驶疲劳监测指标。最后，利用Pearson相关分析分析脑电信号监测指标和头部姿态信息监测指标之间的相关性，降低各种干扰对监测指标的影响，从而形成驾驶员多类特征的驾驶疲劳综合监测。其识别程度高，系统易于建立，方法易于实现，达到更加准确监测驾驶员疲劳状态的目的，减少因驾驶疲劳带来的交通隐患。具有科学合理，适用性强，效果佳的优点。
-
公开(公告)号：CN113536882B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110252049.6
申请日：2021-03-08
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种多类运动想象脑电信号特征提取及分类方法，首先使用脑电采集设备采集多导联运动想象脑电信号，利用巴特沃斯滤波器和共平均参考对脑电信号进行预处理；然后采用局部均值分解算法将预处理后的信号分解为一系列PF分量，并根据云理论的熵和超熵两个特征参数选取有效PF分量；随后将各导联的有效PF分量依次排列，构成新的信号矩阵，进而通过共空间模式提取脑电信号特征；最后将特征向量输入多目标灰狼优化的孪生支持向量机，完成对多类运动想象脑电信号的识别。本发明的方法提高了多类运动想象脑电信号的识别准确率。
-
公开(公告)号：CN113536882A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110252049.6
申请日：2021-03-08
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种多类运动想象脑电信号特征提取及分类方法，首先使用脑电采集设备采集多导联运动想象脑电信号，利用巴特沃斯滤波器和共平均参考对脑电信号进行预处理；然后采用局部均值分解算法将预处理后的信号分解为一系列PF分量，并根据云理论的熵和超熵两个特征参数选取有效PF分量；随后将各导联的有效PF分量依次排列，构成新的信号矩阵，进而通过共空间模式提取脑电信号特征；最后将特征向量输入多目标灰狼优化的孪生支持向量机，完成对多类运动想象脑电信号的识别。本发明的方法提高了多类运动想象脑电信号的识别准确率。
-
公开(公告)号：CN112450933A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011249649.9
申请日：2020-11-10
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人体多类特征的驾驶疲劳监测方法，包括驾驶员脑电信号监测和驾驶员头部姿态监测。驾驶员脑电信号监测是利用脑电信号计算其熵值，通过降维形成脑电信号驾驶疲劳监测指标；驾驶员头部姿态信息监测是利用微型红外温度传感器记录驾驶员头部姿态信息，产生头部姿态驾驶疲劳监测指标。最后，利用Pearson相关分析分析脑电信号监测指标和头部姿态信息监测指标之间的相关性，降低各种干扰对监测指标的影响，从而形成驾驶员多类特征的驾驶疲劳综合监测。其识别程度高，系统易于建立，方法易于实现，达到更加准确监测驾驶员疲劳状态的目的，减少因驾驶疲劳带来的交通隐患。具有科学合理，适用性强，效果佳的优点。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.014 seconds)
