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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请提供了一种基于脑电数据的驾驶员情绪状态检测方法和装置，所述方法包括：获取驾驶员脑电数据的微分熵特征；将微分熵特征输入到通道特征提取模块进行特征提取，得到通道特征；利用空间流形映射模块对通道特征进行对称正定流形映射处理，得到低维度的流形映射特征；利用卷积降维模块对流形映射特征进行卷积和降尺度处理，得到情绪状态特征；通过全连接层对情绪状态特征进行处理，得到驾驶员情绪检测结果，驾驶员情绪检测结果包括以下任意一者：愤怒、恐惧、悲伤、厌恶、惊讶、快乐和中性。基于本申请提供的方法，能够实现多种驾驶员情绪状态检测，有助于检测驾驶员情绪状态中的人为因素，预防由负面情绪引起的交通事故。
主权项：1.一种基于脑电数据的驾驶员情绪状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取驾驶员脑电数据的微分熵特征；将所述微分熵特征输入到通道特征提取模块进行特征提取，得到通道特征；利用空间流形映射模块对所述通道特征进行对称正定流形映射处理，得到低维度的流形映射特征，包括：利用通道卷积层对所述通道特征进行特征提取，得到空间特征；将所述空间特征分为N个子空间特征，并将每个所述子空间特征进行对称正定矩阵变换，得到子流形映射特征，N为大于0的整数；将N个所述子流形映射特征进行拼接，得到低维度的流形映射特征；利用卷积降维模块对所述流形映射特征进行卷积和降尺度处理，得到情绪状态特征，包括：依次对所述流形映射特征进行卷积、ELU激活函数和归一化处理，得到流形映射卷积特征；利用池化层对所述流形映射卷积特征进行降维处理，得到所述情绪状态特征；通过全连接层对所述情绪状态特征进行处理，得到驾驶员情绪检测结果，所述驾驶员情绪检测结果包括以下任意一者：愤怒、恐惧、悲伤、厌恶、惊讶、快乐和中性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于脑电数据的驾驶员情绪状态检测方法和装置
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