本發(fā)明所述的一種基于遷移學(xué)習(xí)的多特征融合疲勞檢測(cè)方法,改進(jìn)了已有的基于單一生理特征的疲勞檢測(cè)方法,采集了最接近疲勞狀態(tài)本質(zhì)的腦電、心電、眼電信號(hào),并融合了面部圖像特征,進(jìn)一步提高了模型識(shí)別率,并將這4個(gè)傳感器數(shù)據(jù)分別訓(xùn)練模型,使用加權(quán)平均法進(jìn)行決策級(jí)融入,保證模型在傳感器失效的情況下有一定的魯棒性。同時(shí)本發(fā)明引入了遷移學(xué)習(xí)策略,減少了不同駕駛員的個(gè)體差異對(duì)疲勞檢測(cè)模型穩(wěn)定性的影響。
聲明:
“基于遷移學(xué)習(xí)的多特征融合疲勞檢測(cè)方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請(qǐng)聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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