技術(shù)特征：

1.基于腦電信號的疲勞駕駛檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：實(shí)時(shí)采集駕駛員在駕車時(shí)的腦電信號，并進(jìn)行去除眨眼偽跡處理，獲取EEG腦波信號；

S1-1：對腦電信號進(jìn)行ICA，得到N個(gè)獨(dú)立成分和混合矩陣A；

S1-2：計(jì)算每個(gè)成分的CBI(j)；

S1-3：找出CBI最大的成分，把它當(dāng)作候選成分；

S1-4：檢查候選成分是否滿足相關(guān)條件，如果滿足，則是眨眼成分，否則不是；

S1-5：確定眨眼成分之后，把矩陣A中對應(yīng)眨眼成分的那一列系數(shù)置為零，然后重構(gòu)信號；

S2：對時(shí)域信號的EEG腦波進(jìn)行轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換到頻域，進(jìn)而求得腦波中各個(gè)頻域段特征腦波的能量值，再根據(jù)其相對能量的大小來確定疲勞程度，具體方法如下：

S2-1:對EEG腦波進(jìn)行傅里葉變換后求得功率譜密度，將腦電信號分解為4個(gè)基本節(jié)律，即δ節(jié)律、θ節(jié)律、σ節(jié)律和β節(jié)律，δ節(jié)律、θ節(jié)律、σ節(jié)律和β節(jié)律所對應(yīng)的頻率范圍分別是1-3.8Hz、4-7.8Hz、8-12.8Hz、13-30Hz；

S2-2：當(dāng)σ節(jié)律和β節(jié)律呈主導(dǎo)優(yōu)勢時(shí)，表明人的意識(shí)是清醒的，當(dāng)δ節(jié)律和θ節(jié)律占主導(dǎo)優(yōu)勢時(shí)，表明人的意識(shí)模糊甚至輕微睡眠；

S3：設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，進(jìn)行識(shí)別疲勞程度的特征信號，具體方法如下：

S3-1：建立BP網(wǎng)絡(luò)對象；

S3-2：確定網(wǎng)絡(luò)種類以及網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，采用具有一個(gè)隱含層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

S3-3：確定傳遞函數(shù)，采用S型傳遞函數(shù)；

S3-4：確定輸入層和輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，輸入神經(jīng)元個(gè)數(shù)確定為4個(gè)，輸出神經(jīng)元個(gè)數(shù)確定為1個(gè)；

S3-5：確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，確定公式如下：

$h=\sqrt{m(n+2)}+a,a\∈\[1,10\]$

其中m為輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，n為輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)；

根據(jù)上述公式確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的范圍為4《h《13；

S3-6：選取初始值，選取初始權(quán)值在(-1，1)之間的隨機(jī)數(shù)；

S3-7：確定訓(xùn)練函數(shù)，使用“Trainrp”函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練函數(shù)；

S3-8：選取學(xué)習(xí)速率η，選取范圍在0.01-0.8之間；

S3-9：選取動(dòng)量因子α，選取范圍在0-1之間；

S3-10：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與測試，采用清醒和疲勞時(shí)的樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集；再選取清醒時(shí)采集的樣本和疲勞時(shí)采集的樣本作為測試數(shù)據(jù)集；

S4：疲勞指數(shù)和疲勞程度的估計(jì)，具體方法如下：

S4-1：疲勞指數(shù)F的計(jì)算方法如下：

$F=\frac{E_{\mathrm{\δ}}+E_{\mathrm{\θ}}}{E_{\mathrm{\α}}+E_{\mathrm{\β}}}$

其中，E_δ、E_θ、E_α和E_β分別是δ節(jié)律、θ節(jié)律、σ節(jié)律和β節(jié)律的能量值；

S4-2：疲勞指數(shù)的疲勞程度(P)計(jì)算公式如下：

$P=\left\{\begin{array}{c}\frac{1}{2}{F}^2,F\<1\\ \frac{19}{18}-\frac{5}{9F},1\≤F\≤10\\ 1,F\>10\end{array}\right.;$

S4-3：當(dāng)F＝1時(shí)，即腦波中E_δ+E_θ＝E_α+E_β，表明占清醒地位和疲勞地位的腦波成分均等，即疲勞程度為0.5即對應(yīng)50％；

當(dāng)F趨近于10時(shí)，P則趨近于1，表示疲勞程度已經(jīng)趨近100％。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的疲勞駕駛檢測方法，其特征在于，所述隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為8時(shí)BP網(wǎng)絡(luò)對函數(shù)的逼近效果最好。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的疲勞駕駛檢測方法，其特征在于，所述學(xué)習(xí)效率η確定為0.1為最佳。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的疲勞駕駛檢測方法，其特征在于，所述動(dòng)量因子α確定為0.9最佳。