不同用户的个性化疲劳算法

大脑是人类思维活动的主要载体。脑电波,作为一种生物电信号,可以直接反映大脑功能活动状态,因此,基于脑电信号特征分析人的睡眠、觉醒、困倦疲劳等状态被广泛研究,而科学研究到商业应用之间的瓶颈之一在于疲劳算法不能同时适用于不同的人,甚至同一个人不同时期也有所不适。

 

的确,大量文献和实验都纷纷表明脑电信号与疲劳间的关系,而实践活动中很难通过应用脑电信号进行疲劳检测的商用化。除了脑电信号本身的复杂程度,由于不同的个体脑电模式不同,同一个人在不同时期的脑电模式也有差异,研究过程中需要对不同的用户单独建模。因此,在统一模型上基于不同用户的训练数据对疲劳检测算法实现智能化修正,基于某一个体的数据累计实现疲劳算法模型自我优化。为不同用户提供自适应的个性化算法是突破脑电技术商用化至关重要的环节。

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