基于脑电数据的驾驶学习能力检测方法及系统.pdf

2025-03-09 约3.65万字 52页立即下载

【基于脑电检测疲劳驾驶报警系统设计7500字】.docx PAGE1 12 基于脑电检测疲劳驾驶报警系统设计目录 TOC\o1-3\h\u摘要 I 1前言 2 1.1研究背景和研究意义 2 1.2研究现状 2 2系统整体框架图 3 3基于脑电检测的疲劳驾驶报警系统 4 3.1疲劳驾驶系统的概述 4 3.2TAGM模块介绍 4 3.3TGAM信号采集 5 3.4传输模块HC-05蓝牙 5 3.5蓝牙信息的传输 6 3.6HC-05与stm32f103rct6板的连接 7 3.7震动模块和语音播放模块 7 4程序设计 7 4.1TGAM模块传输的数据类型

2025-03-23 约1.16万字 12页立即下载

基于深度学习的脑电情绪识别方法与系统研究.pdf 摘要摘要 BrainComputerInterfaceBCI 情绪识别技术是脑机接口（，）领域的研究热点之一，在人工智能、医学领域具有广泛的应用前景。脑电信号具有真实性，因此成为近些年来情绪识别的重点研究对象。基于传统机器学习算法的情绪识别人工提取脑电特征信息后输入分类器，其算法分类准确率

2025-05-27 约9.41万字 66页立即下载

原基于FPGA的脑电数据采集系统设计.docx 原基于FPGA的脑电数据采集系统设计摘要 21世纪是生命科学和脑科的世纪。作为一个典型的生物化学通讯号码，脑电波含有丰富的信息。在现代医学和其他科学领域，人们越来越注意到：现有的大脑功能研究方法中，脑电学有非常高的暂时分辨率，广泛的研究和临床诊断。收集脑电波在很大程度上有助于人类的大脑研究，对某些脑和精神疾病的诊断和治疗，以及在开发辅助工具和智力设备方面发挥了重要作用，例如，由脑电驱动的轮椅。然而，脑电波信号很弱，电压幅度在100赫兹以下，从微伏到100微伏不等。因此，收集脑电波不仅影响外电磁场的噪声，但也受到其他电信号的影响。因此，收集和处理脑信号和电信号始终是大脑和电研究的一个重要

2025-01-15 约3.15万字 45页立即下载

基于脑电和眼动的多特征融合驾驶疲劳检测模型研究.docx 基于脑电和眼动的多特征融合驾驶疲劳检测模型研究一、引言随着现代社会的快速发展，驾驶已成为人们出行的主要方式之一。然而，驾驶疲劳问题一直是影响道路交通安全的重要因素。据统计，因驾驶疲劳引发的事故占交通事故总量的相当一部分。因此，对驾驶疲劳进行准确、实时的检测与预警显得尤为重要。本文旨在研究基于脑电和眼动的多特征融合驾驶疲劳检测模型，以期为提高道路交通安全提供技术支持。二、研究背景及意义驾驶疲劳检测技术的研究已经取得了显著的进展，其中，脑电和眼动特征是两种重要的生理信号。脑电信号能够反映大脑的活跃程度和警觉状态，而眼动特征则能够体现驾驶员的视觉注意力和视线变化。通过融合这两种特征，可以更准

2025-02-11 约小于1千字 2页立即下载

一种基于深度学习的驾驶员疲劳驾驶实时检测方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361452 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110705480.1 (22)申请日 2021.06.24 (71)申请人中国科学技术大学地址

2023-06-20 约1.27万字 13页立即下载

基于脑电交互及肌电检测的上肢康复外骨骼闭环控制系统及方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113180992 A (43)申请公布日 2021.07.30 (21)申请号 202110234750.5 (22)申请日 2021.03.03 (71)申请人浙江工业大学地址

2023-06-14 约1.35万字 14页立即下载

基于深度学习的车道线检测方法、装置及自动驾驶方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881241 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210265506.X G06K 9/62 (2022.01)

2023-05-18 约1.42万字 12页立即下载

基于Web的意识障碍脑电数据分析系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112927793 A (43)申请公布日 2021.06.08 (21)申请号 202110109589.9 (22)申请日 2021.01.26 (71)申请人天津大学地址 30

2023-06-05 约1.94万字 18页立即下载

一种基于脑电的复杂动作运动想象解码方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116035591 A (43)申请公布日 2023.05.02 (21)申请号 202211436178.1 G06F 18/2415 (2023.01)

2023-05-08 约1.39万字 12页立即下载

基于深度学习的疲劳驾驶状态检测方法.docx 基于深度学习的疲劳驾驶状态检测方法 摘要计算机技术的进步为智能车辆系统的建设提供了方法。疲劳驾驶检测系统是智能车辆系统的潜在应用之一。近年来，疲劳驾驶一直是道路交通事故的主要原因之一，可能导致严重的人身伤害，死亡和重大经济损失。科研人员尝试使用以下措施来确定司机的疲劳驾驶：1、基于驾驶工具的测度;2、行为测度;3、生理测度。如果向疲劳驾驶的司机发出警报，则可以避免许多交通事故。本文回顾了疲劳检测中的几个关键环节:图像预处理、人脸检测、模型训练、疲劳测度。在相关研究基础上，本文采用Hog算法进行人脸检测并利用imglab实现人脸特征点的标注，在Visual Studio 2013环境下训

2023-11-28 约2.17万字 40页立即下载

基于深度学习的自动驾驶道路信息检测方法研究.pdf 摘要自动驾驶能够有效解决传统汽车出行存在的弊端，提高交通效率、降低交通事故率。这对日常出行方式智能化发展和人们生活质量的提高有着重要作用。其中，道路信息的检测是判断自动驾驶车辆能否安全平稳行驶的关键。常见道路信息检测分为道路目标检测和车道线检测，实际道路的复杂场景使道路目标检测存在漏检、误检现象，车道线检测存在远处车道线检测不准确、检测点不稳定现象，且大多数道路信息检测研究是针对单一任务进行的。因此，如何在避免上述检测问题的同时，利用有限的车载资源实现道路目标检测和车道线检测多个任务共同实现，是目前自动驾驶技术的研究重点。针对以上问题，对道路目标检测和车道线检测分别展开研究，

2025-05-05 约8.48万字 71页立即下载

基于深度学习的列车司机分心驾驶检测方法研究.docx 基于深度学习的列车司机分心驾驶检测方法研究一、引言随着科技的进步和交通运输的日益繁忙，列车司机分心驾驶的危害愈发突出。为保障铁路运输的安全与高效，本文将针对基于深度学习的列车司机分心驾驶检测方法进行深入研究。本研究旨在通过先进的深度学习技术，实时监测列车司机的驾驶行为，预防分心驾驶的发生，为铁路安全运输提供技术保障。二、研究背景及意义近年来，随着智能交通系统的快速发展，列车司机分心驾驶检测技术逐渐成为研究的热点。传统的检测方法主要依赖于传感器和规则算法，但这些方法往往存在误报率高、实时性差等问题。深度学习技术的出现为解决这一问题提供了新的思路。基于深度学习的列车司机分心驾驶检测方法，可

2025-06-07 约4.5千字 9页立即下载

基于深度学习的不规范驾驶行为检测系统的设计与实现.docx 基于深度学习的不规范驾驶行为检测系统的设计与实现一、引言随着科技的飞速发展，人工智能与深度学习在交通安全管理领域的应用日益广泛。其中，基于深度学习的不规范驾驶行为检测系统，以其高效、准确的特点，为道路交通安全提供了有力保障。本文将详细介绍该系统的设计与实现过程，以期为相关领域的进一步研究提供参考。二、系统需求分析为确保系统的设计能够满足实际需求，我们首先进行了需求分析。主要包括以下几点： 1.检测范围：系统需能够检测出包括超速、逆行、闯红灯等在内的多种不规范驾驶行为。 2.实时性：系统需具备实时检测功能，以便及时发现并预警潜在的不规范驾驶行为。 3.准确性：系统需具备高准确率，以降低误

2025-05-26 约4.48千字 9页立即下载

2025-06-10 约6.17万字 107页立即下载