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基于脑电信号的动车组司机疲劳状态评估技术研究
被引量：
5
1
作者
马世伟
王泽敏
吕宝粮
《铁路节能环保与安全卫生》
2021年第4期43-49,共7页
通过脑电检测技术读取137名动车组司机值乘前10 min的脑电信号,通过人工智能训练的脑电数据模型评估出乘状态,结合自主设计的调查问卷,采用卡方检验和有序逻辑回归分析的统计方法对结果进行关联性分析。结果表明,通过脑电检测技术检测...
通过脑电检测技术读取137名动车组司机值乘前10 min的脑电信号,通过人工智能训练的脑电数据模型评估出乘状态,结合自主设计的调查问卷,采用卡方检验和有序逻辑回归分析的统计方法对结果进行关联性分析。结果表明,通过脑电检测技术检测得到的司机出乘状态与其自评注意力集中困难存在显著相关性(p<0.05);驾驶年龄越大,司机在出乘前越容易疲劳(p<0.01);司机出乘前后身体状态存在显著相关性(p<0.01),提示脑电检测技术可用于评估动车组司机出乘时的身体状态。
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关键词
动车组司机
脑电检测技术
睡眠质量
疲劳
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题名
基于脑电信号的动车组司机疲劳状态评估技术研究
被引量：
5
1
作者
马世伟
王泽敏
吕宝粮
机构
中国铁道
科学
研究院集团有限公司节能环保劳卫研究所
上海交通大学计算机与科学工程系
出处
《铁路节能环保与安全卫生》
2021年第4期43-49,共7页
基金
中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2016Z003-B)。
文摘
通过脑电检测技术读取137名动车组司机值乘前10 min的脑电信号,通过人工智能训练的脑电数据模型评估出乘状态,结合自主设计的调查问卷,采用卡方检验和有序逻辑回归分析的统计方法对结果进行关联性分析。结果表明,通过脑电检测技术检测得到的司机出乘状态与其自评注意力集中困难存在显著相关性(p<0.05);驾驶年龄越大,司机在出乘前越容易疲劳(p<0.01);司机出乘前后身体状态存在显著相关性(p<0.01),提示脑电检测技术可用于评估动车组司机出乘时的身体状态。
关键词
动车组司机
脑电检测技术
睡眠质量
疲劳
Keywords
Train driver
Electroencephalography
Sleep quality
Fatigue
分类号
U268.48 [机械工程—车辆工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于脑电信号的动车组司机疲劳状态评估技术研究
马世伟
王泽敏
吕宝粮
《铁路节能环保与安全卫生》
2021
5
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