脑电与眼电信号结合的疲劳检测技术及其应用

"该研究提出了一种基于脑电(EEG)和眼电(EOG)信号特征的疲劳检测方法，特别关注前额单通道的脑电信号和眼电信号中的眨眼时长、眨眼速度等指标。在实验室环境中对435名受试者进行了实验，通过噪声检测、视频文件和KSS评分标定疲劳状态，然后采用特征融合多项式计算疲劳状态指数，从而确定疲劳程度。这种方法在实验室数据上的疲劳段识别准确率达到96.80%，误报率为3.35%。在100名地铁司机的实际脑电数据验证中，疲劳识别准确率为93.10%，误报率为3.79%。研究证明了该算法在疲劳检测中的有效性，为未来地铁司机驾驶疲劳检测提供了理论基础和技术支持。" 本文主要探讨了交通安全问题中的一个重要因素——疲劳驾驶，并指出疲劳检测在预防交通事故中的关键作用。传统的疲劳检测方法主要包括主观评估和客观检测，但前者受限于主观判断，后者则寻求更为科学的生理指标。因此，本研究提出了结合脑电和眼电特征的新型疲劳检测技术。 研究采用了前额单通道的脑电信号，这是因为前额区域的脑电活动与大脑清醒度有密切关系。同时，眼电信号中的眨眼时长和眨眼速度也被纳入分析，因为这些指标在人体疲劳时会发生显著变化。在数据预处理阶段，研究人员对每帧数据进行噪声检测，确保了后续分析的数据质量。通过视频文件和KSS评分（一种疲劳程度评估标准）人为标定疲劳状态，增强了疲劳计算的准确性和可靠性。 接下来，研究运用特征融合多项式方法，这是一种将不同特征组合并转化为单一指数的技术，用于计算疲劳状态指数。这一指数能有效地反映出个体的疲劳程度。实验结果显示，该方法在实验室环境下的疲劳段识别表现出高准确性，而在实际地铁司机脑电数据的应用中也得到了良好的验证。 这项研究提供了一种基于生物信号的疲劳检测新方法，其准确性和实用性对于提高公共交通工具驾驶员的安全驾驶水平具有重要意义。未来的研究可以进一步优化算法，提升在不同环境和个体间的泛化能力，以及开发更便捷的设备，以便于在实际驾驶场景中广泛应用。