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  • 首頁 > 期刊 > 東北大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版 > 基于短時(shí)心電信號(hào)的疲勞駕駛檢測(cè)算法 【正文】

    基于短時(shí)心電信號(hào)的疲勞駕駛檢測(cè)算法

    作者:徐禮勝; 張聞勖; 龐宇軒; 吳承暘 東北大學(xué)中荷生物醫(yī)學(xué)與信息工程學(xué)院; 遼寧沈陽110169; 沈陽東軟智能醫(yī)療科技研究院有限公司; 遼寧沈陽110167; 東北大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院; 遼寧沈陽110169

    摘要:心率變異性分析是最常用的一種基于心電信號(hào)的疲勞駕駛檢測(cè)方法.然而,該方法需要被檢測(cè)信號(hào)時(shí)間足夠長,且準(zhǔn)確率較低.因此提出一種基于短時(shí)心電信號(hào)的疲勞駕駛檢測(cè)算法.首先,按照30 s的時(shí)長截取短時(shí)心電信號(hào)序列,利用差分閾值法確定R波位置,根據(jù)R-R間期差值大小剔除不合格的噪聲樣本;然后,計(jì)算R-R間期序列的時(shí)域/頻域特征并與利用ImageNet數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取的特征相結(jié)合;最后,設(shè)計(jì)了一種隨機(jī)森林分類器并基于這些特征進(jìn)行分類.結(jié)果表明,該算法在疲勞駕駛檢測(cè)上具有良好的分類效果,平均準(zhǔn)確率達(dá)到91%.因此,相較于心率變異性分析方法,本算法檢測(cè)所需心電信號(hào)更短,且在準(zhǔn)確率上具備顯著優(yōu)勢(shì).

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    東北大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版雜志

    東北大學(xué)學(xué)報(bào)·自然科學(xué)版雜志, 月刊,本刊重視學(xué)術(shù)導(dǎo)向,堅(jiān)持科學(xué)性、學(xué)術(shù)性、先進(jìn)性、創(chuàng)新性,刊載內(nèi)容涉及的欄目:材料與冶金、信息與控制、機(jī)械工程、資源與土木工程、管理科學(xué)等。于1955年經(jīng)新聞總署批準(zhǔn)的正規(guī)刊物。

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