[发明专利]疲劳识别模型的训练方法、装置、终端及介质

说明书

本申请公开了一种疲劳识别模型的训练方法、装置、终端及介质。其中方法包括：获取待训练的若干第一用户分别对应的脑电信号；根据若干第一用户分别对应的脑电信号，确定若干第一用户分别对应的脑电信号的功率谱；基于若干第一用户分别对应的脑电信号的功率谱，确定若干第一用户分别对应的脑电信号的疲劳参数；确定若干第一用户分别对应的脑电信号所属的疲劳等级；依据若干第一用户分别对应的脑电信号对应的疲劳等级和疲劳参数对预设的神经网络模型进行训练，得到疲劳识别模型。本申请实现了通过脑电信号检测被测用户疲劳等级的目的，进而扩大了疲劳识别模型的应用场景，提高了疲劳检测的精度。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种疲劳识别模型的训练方法、装置、终端及介质。

背景技术

疲劳是指主观上一种疲乏无力的不适感觉，但客观上会在同等条件下，失去其完成原来所从事的正常活动或工作能力。作业员在疲劳状态下作业，极易引发事故，尤其是驾驶、工地施工等领域。相关技术中，仅能检测出被测用户是否疲劳，但无法给出被测用户的具体疲劳等级。因此，亟待发明一种自动化识别被测用户的疲劳状态，以及相应疲劳等级的方案。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本申请提供一种疲劳识别模型的训练方法、装置、终端及介质。

根据本申请的第一方面，提供了一种疲劳识别模型的训练方法，该方法包括：

获取待训练的若干第一用户分别对应的脑电信号；

根据若干第一用户分别对应的脑电信号，确定若干第一用户分别对应的脑电信号的功率谱；

基于若干第一用户分别对应的脑电信号的功率谱，确定若干第一用户分别对应的脑电信号的疲劳参数；

确定若干第一用户分别对应的脑电信号所属的疲劳等级；

依据若干第一用户分别对应的脑电信号所属的疲劳等级和疲劳参数对预设的神经网络模型进行训练，得到疲劳识别模型。

根据本申请的第二方面，提供了一种疲劳识别模型的训练装置，该装置包括：

脑电信号获取模块，用于获取待训练的若干第一用户分别对应的脑电信号；

频域特征提取模块，用于根据若干第一用户分别对应的脑电信号，确定若干第一用户分别对应的脑电信号的功率谱；

疲劳参数确定模块，用于基于若干第一用户分别对应的脑电信号的功率谱，确定若干第一用户分别对应的脑电信号的疲劳参数；

疲劳等级确定模块，用于确定若干第一用户分别对应的脑电信号所属的疲劳等级；

识别模型训练模块，用于依据若干第一用户分别对应的脑电信号所属的疲劳等级和疲劳参数对预设的神经网络模型进行训练，得到疲劳识别模型。

根据本申请的第三方面，提供了一种终端，该终端包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时以实现上述疲劳识别模型的训练方法。

根据本申请的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述疲劳识别模型的训练方法。