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申请/专利权人：武汉理工大学
摘要：本发明公开了一种基于EEG‑NIRS信息采集和MHGAT信号识别的智能安全帽系统，包括安全帽、云平台、用户APP端；其中安全帽内安装有脑电波信号采集模块、ARM核心控制板、WiFi模块和监测报警单元；该脑电波信号采集模块为TGAM模块，用于采集佩戴者的EEG‑NIRS信号，经WiFi模块传输给云平台；云平台采集到EEG‑NIRS信号的特征后，首先利用DTW构图方法，将采集的信号构造为具有拓扑结构的图数据，然后输入到MHGAT模型中，依靠多头注意力机制的应用，在多个尺度上提取具有辨别力的特征用于脑电波信号的判断。判断用户的实时人脑清醒程度。本发明可为高危领域中作业的人员安全保障问题提供智能化的解决方案。
主权项：1.一种基于EEG-NIRS信息采集和MHGAT信号识别的智能安全帽系统，其特征在于，包括安全帽、云平台、用户APP端；其中安全帽内安装有脑电波信号采集模块、ARM核心控制板、WiFi模块和监测报警单元；该脑电波信号采集模块为TGAM模块，用于采集佩戴者的EEG-NIRS信号，经WiFi模块传输给云平台；云平台提取EEG-NIRS信号的特征后，首先利用DTW构图方法，将脑电信号构造为具有拓扑结构的图数据，然后输入到MHGAT模型中，依靠多头注意力机制的应用，在多个尺度上提取具有辨别力的特征用于滚动轴承的故障诊断，识别用户脑部工作状态，判断用户的实时人脑清醒程度；当云平台检测到用户处于专注力下降状态时，通过远程控制ARM核心控制板向监测报警单元发出控制信号，产生语音提示，引导用户调整工作状态；当检测到用户进入了冥想或意识迷糊的状态时，则通过ARM核心控制板控制监测报警单元的蜂鸣器触发报警，提示用户终止工作，云平台还会向在用户APP端进行远程监护的安全员发送相应的提示信息，以便其快速赶到现场并采取相应应急防护措施。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 基于EEG-NIRS和MHGAT的智能安全帽系统
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