公开(公告)号：CN116999059A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311117697.6

申请日：2023-08-31

申请人： 苏州热工研究院有限公司 ,  江苏集萃脑机融合智能技术研究所有限公司

发明人： 李林峰 ,  钟慧 ,  刘治刚 ,  田森 ,  吴震华 ,  李振华 ,  许俊俊 ,  杨自军

IPC分类号： A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/243

摘要： 本发明涉及一种核电站操纵员疲劳检测方法和系统，包括以下步骤：通过信号采集装置对核电站操纵员进行脑电信号采集，获得脑电数据；信号采集装置为便携式脑电头环，且便携式脑电头环可高速传输数据；对脑电数据进行预处理，获得预处理数据；对预处理数据进行特征提取，获得频域特征；基于频域特征进行分类检测，获得操纵员的疲劳状态检测结果。本发明通过采用具有高速传输数据性能的便携式脑电头环进行数据采集和传输，有效解决了测量精度低、实时性差、易受环境干扰的问题，实现准确、及时地检测操纵员的疲劳状态。而且本发明的便携式脑电头环穿戴方便，可有效提升用户使用的友好性。

公开(公告)号：CN116172563A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211538356.1

申请日：2022-12-01

申请人： 江苏集萃脑机融合智能技术研究所有限公司

发明人： 田森 ,  董越 ,  钟慧

IPC分类号： A61B5/18 ,  A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/08

摘要： 本申请公开了一种疲劳检测方法和系统、电子设备和存储介质，方法包括获取用户的脑电数据；将脑电数据与离线训练数据进行数据对齐，得到对齐后的脑电数据；对脑电数据进行特征提取，得到实时脑电特征值；将实时脑电特征值输入预先训练好的深度神经网络模型，得到用户的疲劳状态。本申请将用户的脑电数据与离线训练数据进行数据对齐，之后进行特征提取并输入基于离线训练数据训练得到的深度学习训练模型中，能够预测用户的状态，有效避免了由于脑电信号的不平稳性带来的预测效果差的问题，提高了疲劳检测的准确性；计算量小，实用性高，对用户友好，无需重新训练模型，能够满足疲劳检测实时性的需求，能够通过修改固有检测框架得到。