【摘 要】
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近年来,交通事故给家庭和社会带来了巨大的损失,在众多交通事故的成因中,疲劳驾驶导致的交通事故占据很高的比例。在这样的时代背景下,进行疲劳检测的相关研究,减少疲劳驾驶的安全隐患具有非常重要的意义。由于脑电信号（Electroencephalogram,EEG）直接反映了个体在从事某项活动时的大脑反应,因此使用脑电信号进行疲劳检测非常具有研究价值。本文提出了一种新的基于循环神经网络（Recurrent
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近年来,交通事故给家庭和社会带来了巨大的损失,在众多交通事故的成因中,疲劳驾驶导致的交通事故占据很高的比例。在这样的时代背景下,进行疲劳检测的相关研究,减少疲劳驾驶的安全隐患具有非常重要的意义。由于脑电信号（Electroencephalogram,EEG）直接反映了个体在从事某项活动时的大脑反应,因此使用脑电信号进行疲劳检测非常具有研究价值。本文提出了一种新的基于循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）与自注意力机制的脑电信号疲劳检测算法和一种基于此算法的迁移学习方法,重点研究了两种算法在复杂的单被试疲劳度回归和跨被试疲劳分类任务中的检测效果。本文的主要研究工作如下:（1）对本文提出的疲劳检测算法在公开数据集SADT-EEG上进行了实验验证,其最高的平均准确率为91.3%,实验结果证明该算法显著有效。在实验过程中对自注意力权重进行可视化,发现自注意力模型最关注疲劳关键脑区的EEG特征,验证了该模型具有生物学意义上的可解释性。（2）单被试疲劳度回归检测。实现了一种基于RNN与自注意力机制的疲劳度回归算法,在多模态疲劳检测数据集SEED-VIG上进行模型对比实验。五折交叉验证的实验结果表明使用双向的门限循环单元以及多头自注意力模型（Bidirectional Gated Recurrent Unit with Multi-Head Self-Attention,Bi GRU-MHSA）的检测效果最好,其平均COR/RMSE为0.8535/0.1002。通过自注意力权重的可视化发现,与单一自注意力相比,多头自注意力关注的通道信号特征更加全面。与其他相关研究对比,Bi GRU-MHSA取得了高水准的准确度和稳定性,并且将疲劳度检测时间缩短至8秒。（3）基于迁移学习的跨被试疲劳检测。本文使用基于RNN与自注意力机制的迁移模型进行了跨被试疲劳检测实验,留一交叉验证的实验结果显示,使用Bi GRUMHSA迁移模型的疲劳分类平均准确率为82.8%,相比常用的最大独立域适应迁移学习方法提高了9.8%的准确率,说明本文构建的迁移学习模型在跨被试疲劳检测领域中有着比较大的优势。通过对迁移后的自注意力权重进行可视化,发现迁移后的自注意力层对疲劳关键脑区的信号特征关注度最高,这说明本文提出的模型具有对脑电信号先验知识的学习能力,十分具有研究的价值。
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