-
公开(公告)号：CN116807479A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311086072.8
申请日：2023-08-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态深度神经网络的驾驶注意力检测方法，属于驾驶注意力检测技术领域，为了解决现有驾驶注意力检测过程中用单一模态的指标去进行检测的可靠性不足的技术问题，包括：S1：获取原始公开数据集中的脑电数据和眼电数据；S2：分别对所述脑电数据和所述眼电数据进行预处理，得到预处理后的眼电数据和预处理后的脑电数据；S3：根据所述预处理后的眼电数据和所述预处理后的脑电数据，对多模态深度神经网络进行训练，得到训练好的多模态深度神经网络；S4：利用所述训练好的多模态深度神经网络对驾驶输入图像进行注意力检测，得到驾驶注意力检测结果。本发明能够有效地提升检测结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN115146765A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210791342.4
申请日：2022-07-07
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习和跨步长特征提取的尖峰识别方法，应用于神经科学和生物医学信号处理领域，针对现有技术检测出来的尖峰质量较差，尖峰分类不准确的问题；本发明采用1D_CNN进行尖峰检测和基于跨步长特征提取进行尖峰分类；本发明基于1D_CNN检测出来的尖峰数据质量完全可以用于尖峰分类且本发明的尖峰分类模型的准确率也高于现有技术；本发明提出的分类模型具有很高的精度和很强的鲁棒性，检测模型和分类模型的结合，为实时检测分类多通道尖峰奠定了基础。
-
公开(公告)号：CN116807479B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311086072.8
申请日：2023-08-28
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态深度神经网络的驾驶注意力检测方法，属于驾驶注意力检测技术领域，为了解决现有驾驶注意力检测过程中用单一模态的指标去进行检测的可靠性不足的技术问题，包括：S1：获取原始公开数据集中的脑电数据和眼电数据；S2：分别对所述脑电数据和所述眼电数据进行预处理，得到预处理后的眼电数据和预处理后的脑电数据；S3：根据所述预处理后的眼电数据和所述预处理后的脑电数据，对多模态深度神经网络进行训练，得到训练好的多模态深度神经网络；S4：利用所述训练好的多模态深度神经网络对驾驶输入图像进行注意力检测，得到驾驶注意力检测结果。本发明能够有效地提升检测结果的准确性。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.028 seconds)
