[发明专利]一种结合PCA和PCANet的驾驶疲劳特征提取方法有效
| 申请号： | 201810947723.0 | 申请日： | 2018-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN109254654B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 陈斌;马玉良;曹国鲁;孟小飞;张卫;孟明 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F3/01 | 分类号： | G06F3/01;G06K9/62;A61B5/374;B60W40/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种结合PCA和PCANet的驾驶疲劳特征提取方法。本发明包含以下步骤：1、使用脑电采集设备采集驾驶脑电信号；2、对采集到的脑电信号进行预处理，包括降频、降噪；3、对预处理后的信号通过结合PCA和PCANet的特征提取方法提取特征；4、对提取的特征使用分类器进行分类学习、识别。本发明使用结合PCA和PCANet的驾驶疲劳特征提取方法，相比单独使用PCANet产生的维度爆炸，一方面可以降低对计算机的运算要求，同时加快了计算速度，减少了运算的时间，有利于后续的实时监测；另一方面PCANet这个图像的处理方法跨领域使用在驾驶疲劳特征的提取，也使分类的准确率有了有效的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 pca pcanet 驾驶 疲劳 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种结合PCA和PCANet的驾驶疲劳特征提取方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、使用脑电采集设备采集驾驶者脑电信号；步骤2、对采集到的脑电信号进行预处理，包括降频、降噪；步骤3、对预处理后的信号通过结合PCA和PCANet的特征提取方法提取特征；步骤3‑1：对预处理后信号首先采用PCA进行降维处理，为保持原信号足够信息量同时起到尽可能的降维处理，设定一个保持原信号99％的阈值，对每段信号进行处理，最后根据每段信号特征确定所降的维数；步骤3‑2：对由3‑1所得的降维处理后的信号进行PCANet的运算，以运算结果作为特征；步骤4、对提取的特征使用分类器进行分类学习、识别。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州电子科技大学，未经杭州电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810947723.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种素材匹配方法、计算设备及存储介质
- 下一篇：用于物品展示的装置和方法
