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申请/专利权人：成都信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度网络的疲劳驾驶检测方法，包括：S1、采集原始EEG数据，并对其进行预处理；S2、构建基于多尺度网络的疲劳驾驶检测模型，并利用预处理后的EEG数据对其训练；S3、将待检测EEG数据预处理，并输入至完成训练和测试的疲劳驾驶检测模型中，获得疲劳驾驶检测结果。本发明方法相较于现有方法，在分类准确率和跨被试泛化能力方面表现更为优越，具有较高的鲁棒性和稳定性。
主权项：1.一种基于多尺度网络的疲劳驾驶检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集原始EEG数据，并对其进行预处理；S2、构建基于多尺度网络的疲劳驾驶检测模型，并利用预处理后的EEG数据对其训练；其中，所述疲劳驾驶检测模型包括依次连接的多尺度特征提取模块、多尺度特征识别模块以及多尺度特征压缩模块；S3、将待检测EEG数据预处理，并输入至完成训练和测试的疲劳驾驶检测模型中，获得疲劳驾驶检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都信息工程大学 一种基于多尺度网络的疲劳驾驶检测方法
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